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    宋爽:利用大数据解码遗传学的秘密 | 提升之路系列(七)

    导读 为了发挥清华大学多学科优势,搭建跨学科交叉融合平台,创新跨学科交叉培养模式,培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才,由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块,形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式,显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 图1:摄于清华大学清华路 一、在兴趣和专业中与大数据项目结缘 我对数据科学的热爱,既有一种发自

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    【统计学习】大数据时代,我为什么说统计学依然是数据分析灵魂

    在数据“爆炸”的时代,大数据常常被寄予厚望。到底,什么样的数据才算大数据,怎样才能用好大数据,传统统计学还有用武之地吗?清华大学统计学研究中心前不久成立,著名统计学家、哈佛大学终身教授刘军担任主任。日前,刘军做客人民日报、人民网《文化讲坛》,分享他的思考。 让大数据区别于数据的,是其海量积累、高增长率和多样性 什么是数据?数据(data)在拉丁文里是“已知”的意思,在英文中的一个解释是“一组事实的集合,从中可以分析出结论”。笼统地说,凡是用某种载体记录下来的、能反映自然界和人类社会某种信息的,就可称之为数据

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    大数据时代,传统统计学依然是数据分析的灵魂

    在数据“爆炸”的时代,大数据常常被寄予厚望。到底,什么样的数据才算大数据,怎样才能用好大数据,传统统计学还有用武之地吗?清华大学统计学研究中心前不久成立,著名统计学家、哈佛大学终身教授刘军担任主任。日前,刘军做客人民日报、人民网《文化讲坛》,分享他的思考。 让大数据区别于数据的,是其海量积累、高增长率和多样性 什么是数据?数据(data)在拉丁文里是“已知”的意思,在英文中的一个解释是“一组事实的集合,从中可以分析出结论”。笼统地说,凡是用某种载体记录下来的、能反映自然界和人类社会某种信息的,就可称之为数据

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    高考志愿季|如何从选专业开始 科学规划走上大数据之路

    导语 随着全国各省高考分数线的公布,考生和家长也投入到了报考志愿的战争中。高薪、市场需求居高不下的数据科学家正在成为众多年轻人的理想职业。那么想要进入大数据领域并成为佼佼者,如何从高考选专业开始科学规划? 大数据文摘联合数据派(datapi)策划了本期专题,针对“数据科学家”的专业成长路径,采访了清华大学徐葳教授、阿里数据专家刘智勇、哥伦比亚大学数据科学在读硕士王昱森,希望他们从各自不同的角度,给想要走上大数据这条路的年轻人选择专业提供一些参考。 ◆ ◆ ◆ 数据分析师:市场需求增长,五成年薪在50万以

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    大数据时代,应用统计学专业成考研香饽饽

    大数据时代是现代生产力水平发展到一定阶段的必然产物。数据不断产生,而且越来越多。尽管当今“大数据”潮流让我们获得了海量数据,但掌握这些海量数据本身并无意义,真正的意义体现在对数据信息进行专业化的处理。这就使统计学面临新的机遇和挑战,应用统计学应运而生。 突显实践分量 走进首都经济贸易大学统计学院院长纪宏的办公室,首先映入眼帘的是墙上贴的各种柱形图、折线图、饼形图。记者凝视许久,仍看不出什么“名堂”。“你可能不熟悉统计学,我给你举个例子。假如统计学是一把大刀,那么统计学学硕就是‘铁匠’,他知道如何打出一把好刀

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    【ChatGPT读文献】人工智能大数据在肿瘤研究的应用

    文章《大数据与人工智能在癌症研究中的应用》全面概述了肿瘤学领域的当前状态和未来展望。以下是其关键要点和启示的总结: 1. **大数据与AI在肿瘤学中的整合:** 文章强调了大数据和人工智能在癌症研究中的变革性影响。它突出了AI用于多模态数据融合和分析的作用,促进了从复杂数据中提取信息的新时代。 2. **挑战与解决方案:** 论文讨论了癌症研究中数据整理和利用的挑战,并提供了战略性解决方案。它强调了高效数据整理、深入分析和利用的必要性。 3. **多组学分析及应用:** 作者详细介绍了AI方法在处理癌症大数据中的角色和应用,重点是多组学分析。这包括识别新的生物标志物、理解机制和开发疗法。 4. **智能服务平台:** 文章提出了一个基于机器学习的智能服务平台,旨在整合癌症大数据并使用AI算法进行个性化健康管理。 5. **成功案例:** 文章提供了大数据和AI在发现可修改的风险因素、生物标志物、药物发现和重新定位以及风险预测建模方面成功应用的例子。 6. **未来机遇和挑战:** 它概述了精准肿瘤学中当前的挑战和未来机遇,强调了提高患者结局和深入了解癌症的跨学科合作的必要性。 **启示:** - **精准肿瘤学的进步:** 大数据与AI的整合在精准肿瘤学方面标志着重大飞跃,从早期诊断到个性化治疗。 - **跨学科方法:** 文章强调了研究人员、临床医生和数据科学家之间合作的必要性,以有效利用癌症研究中的大数据。 - **创新方法论:** AI和大数据在肿瘤学研究中的成功应用为创新方法论铺平了道路,这些方法论可能会显著增强癌症的诊断、治疗和管理。 - **挑战即机遇:** 识别的挑战,如数据整理和模型解释,为肿瘤学领域的进一步创新和完善提供了机会。 总之,该文章全面展现了当前在利用大数据和AI进行癌症研究方面的进展和挑战,凸显了在更有效地理解和治疗癌症方面取得重大突破的潜力。

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