“很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。”——马云

　　大数据的概念兴起数年来，关于其核心价值和应用场景的讨论从未间断。有人称，宏观上，数据科学的核心使命在于对“人”（用户）的习惯、喜好的把握，从而结合人的需求指定合理的调整和优化策略；也有人认为，数据科学的实际应用应更贴近微观层面，在捕捉客户需求、实现服务优化、整合管理体系、降低人工成本等方面为机构或企业提供支持。

　　不可否认的是，数据科学已经不再是孤立于计算机领域的理论学科。从地球大气环境到城市建设规划、从国家经济调控到企业财务管理、从数理理论模型到生物医药研究……随着数据分析方法的发展，数据科学在跨学科领域的应用场景逐渐丰富起来，甚至有些产业已经全面依赖数据驱动。那么我们选取几个典型的数据驱动的例子，来看看数据科学的方法发挥了什么样的作用、又实现了哪些效果：

　　交通与大数据

　　交通大数据的数据来源和应用范围大致可以分为以下几种：

　　物流和供应链

　　物流中的数据应用包括运输、仓储、管理等多个方面，合理的数据管理方法可以有效降低多个环节的成本

　　市政公共交通

　　通过收集公交、地铁、出租车等的时间数据、位置数据等，最终实现缓解交通拥堵、推荐优质路线、测算出租车费用，甚至指导未来路网建设和城市发展；

　　车联网

　　将车辆作为数据的收集和应用终端，收集速度、位置等数据并生成相对数据，实现车车互联，车联网是实现自动驾驶的重要课题；

　　GPS定位和导航

　　除针对个体用户的定位服务，区域化的定位导航可以实现交通高峰期（如春运）的流量监控、或分析因人为自然原因引发的人口迁移等。

　　人工智能与大数据

　　深度神经网络(Deep Neural Networks)是人工智能与大数据相结合的主要研究方向之一，数据支持下的人工智能技术可实现更接近于人脑、甚至超过人脑的运算和识别能力。

　　深度神经网络作为深度学习的基础，主要的应用是语音和图像的分类、识别。基于庞大的数据库，神经网络在自然语言识别中的准确率不断上升，英语同声速记产品已经能够将错误率降至5%以下，国内多家公司也推出了基于深度神经网络的同声传译工具。计算机视觉(Computer Vision)则是通过各层特征划分完成图像分类、目标检测和追踪，目前已广泛应用于公共领域。

　　（深度神经网络可以实现音频和图像识别，在大数据的基础上，其识别的速度和准确率均已超过人眼判别能力）

　　得益于数据科学的实用性，美国研究生申请者中不乏本科为非计算机类专业、转专业申请数据科学(Data Science)的学员，也有大量计算机专业本科生希望在这个领域继续深造。

　　今年暑假，我们再次练手哈佛大学导师团队，推出数据科学远程助研项目，导师团队将用6周时间，通过授课与project的方式带学生掌握数据科学入门知识，项目project内容包括：纽约出租车指派优化问题、希格斯玻色子分类问题、深度神经网络问题等。

　　美国远程实验室-哈佛导师数据科学

　　项目时间

　　暑假，共6周

　　项目强度

　　每周1~2次主导师或小组导师Lecture，每周安排小组讨论及作业

　　项目地点

　　线上Go to Meeting平台或Zoom平台

　　项目收获

　　顺利完成科研项目的学生均会获得导师撰写的成果完成证书、导师团队将视学员表现出具推荐信

　　招生对象

　　大二及以上本科生，对数据科学感兴趣且希望掌握、加强该领域知识的，尤其是未来希望跨专业学习计算机或者希望在自己的领域应用数据科学及相关算法的学生

　　有编程基础，初步掌握Python

（责任编辑：admin）

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