京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大科学开启大数据、大发现新时代(2)_数据分析师
2015年大数据发展十大预测
1.结合智能计算的大数据分析成为热点,包括大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合,成为大数据分析领域的热点。
2.数据科学带动多学科融合,但是数据科学作为新兴的学科,其学科基础问题体系尚不明朗,数据科学自身的发展尚未成体系。
3.跨学科领域交叉的数据融合分析与应用将成为今后大数据分析应用发展的重大趋势。
4.大数据将与物联网、移动互联、云计算、社会计算等热点技术领域相互交叉融合,产生很多综合性应用。
5.大数据多样化处理模式与软硬件基础设施逐步夯实。
6.大数据安全和隐私。
7.新的计算模式将取得突破。
8.各种可视化技术和工具提升大数据分析。
9.大数据技术课程体系建设和人才培养。
10.开源系统将成为大数据领域的主流技术和系统选择。
(资料来源:中国大数据技术大会发布的《2015大数据十大发展趋势预测》)
生命组学必将成为开启大发现新时代的领航者
毕达哥拉斯学派开启了科学的第一个大发现时代。他们集中证明:算术的本质是“绝对的不连续量”,音乐的本质是“相对的不连续量”,几何的本质是“静止的连续量”,天文学的本质是“运动的连续量”,终成“数即万物”学说。
基于第谷终身积累的海量数据,开普勒实现了对太阳系几乎所有天体运动规律的高度理论概括,因而被誉为“天空立法者”。同时期,伽利略亦通过大量观测,先后发现了运动的第一(匀速)、第二(匀加速)定律,被冠以“近代实验科学精神的创造者”。而开普勒、伽利略等的系列大发现,迅即催生了牛顿的集大成时代。一时间,牛顿力学统一了声学、光学、电磁学和热学,“万有”的牛顿定律几乎支配着小到超显微粒子、大到宇宙天体的整个物质世界。
20世纪是基因的大发现时代。1900年,孟德尔遗传定律重新发现;1910年,基因连锁定律发现;1944年证明遗传物质为DNA;1952年,DNA碱基组成定律发现;1953年DNA双螺旋模型问世,它洞开了万古遗传之谜及其遗传密码,进而揭示了统一万千生命世界的中心法则,并为人类基因组计划提供了理论与技术基础。
大科学研究,不仅开启了大数据时代,而且也光大了大发现时代。例如,人们通过大型强子对撞机,在不到5年的时间里,就实现了对“上帝粒子”(希格斯玻色子)的重大发现。希格斯玻色子的存在是最新一代大一统理论即“标准模型”的预言,而此模型是统一描述宇宙强力、弱力和电磁力这三种基本力及组成所有物质的基本粒子的理论,从而揭示了基本粒子为何拥有质量并演化为万事万物的“至理大道”,向人类破解宇宙诞生之谜迈进了一大步,因此在其发现的第二年,预言者即被授予诺贝尔奖。而此惊天大发现出自大设施、源于大科学、成于大数据、归于大智慧。它们预示着人类社会正在走向集大成的最伟大时代——智慧时代。正如莎士比亚所言:凡是过去,皆为序曲。人类的前程又到了一个新的转折点。
“人脑是自然界最复杂的系统,认知、意识、情感产生机理是自然科学的终极疆域,解读人脑成为国际科技竞争的巅峰战场”。2013年以来,集大科学、大数据、大发现之大成的“人类脑计划”相继在欧洲、北美洲、亚洲依次展开。就像曼哈顿计划、阿波罗计划开启了知识经济、信息社会、大数据时代一样,人类基因组、蛋白质组计划、脑计划正开启集大成的最伟大时代——智慧时代!
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14