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郑哲:学习、应用初探与探索创新 | 提升之路系列(四)

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。 我是土木工程系2019级的博士生郑哲(图1)。通过本科系列实践和实习,我深刻了解到土木工程行业的自

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“大数据系统软件国家工程实验室”建设项目通过验收

清华新闻网9月14日电 9月12日下午,清华大学牵头建设的“大数据系统软件国家工程实验室”建设项目验收会在双清大厦举行。清华大学常务副校长王希勤出席会议并致辞。教育部主管部门领导何立芳处长主持本次验收会。由中国科学院、中国工程院院士及相关领域专家15人组成的验收专家组应邀对实验室的建设项目进行了评审。实验室主任孙家广院士、副理事长廖湘科院士、清华大学科研院院长方红卫、清华大学软件学院院长王建民、北京理工大学计算机学院院长王国仁、百度首席技术官王海峰、科研院副院长武永卫及实验室建设单位代表共30余人参加验收会

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专访数据质量与治理专家Danette McGilvray:企业应像管理财务那样管理数据

大数据文摘作品,转载具体要求见文末 文| 大数据文摘记者魏子敏 图| 大数据文摘摄影记者田晋阳 技术人员通常没有意识到,他们正掌控着一家公司中巨大的权力。 这是很多数据量大、业务部门冗杂的公司正每天面临的场景:大量业务数据从研发、业务、人力、财务部门涌向技术(或者数据处理)中心,技术人员根据他们所掌握的技术知识进行“科学”筛选分析,并把相应数据、系统返回各部门辅助决策。 如此重要的决策数据,很可能在分析前已经筛掉了业务部门的核心需要,而技术人员费了大力气跑出的数据回到业务部门的时候,因为无法被理解、或没

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小数据样本如何拨千“金”?参与直播,为你解答金融数字化中AI技术为什么无可替代|量子位·视点

视点 发自 凹非寺 量子位 公众号 QbitAI 后疫情时代,现实世界企业面临更多复杂、非线性的变化,数字化、自动化成为企业提高战略竞争力的关键因素。 特别是业务规模巨大的金融机构,如何借助AI、大数据、自动化等技术工具构建数字化、精准化的营销体系?如何通过更好地调度AI模型实现金融机构的决策智能,降低业务成本? 正是基于“复杂”而生的大模型,已成为机器智能学习的基础。 “算法、数据、算力”三者协同,面对亿级规模的金融复杂、碎片化场景,大模型只要经过少量微调即可满足学习任务,AI能力一键即用,高效实现金融业

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资讯 | 携程入选工信部优秀大数据服务平台 四大优势推动旅游智能化

近日,携程旅游大数据服务平台连续通过三轮评审,成功入选工业和信息化部的“大数据优秀产品、服务和应用解决方案”。据了解,该平台聚合了携程集团多项旅游行业数据,对内服务集团各业务线、对外服务各地旅游企业、政府机关、中央部委、及央地媒体,成为国内最具影响力的旅游业大数据服务平台。 随着社会和经济的发展,旅游业已成长为世界经济中发展势头最强劲和规模最大的产业之一。据世界旅游业理事会预计,到2020年,全球国际旅游消费收入将达到2万亿美元。 然而,传统旅游业的诸多痛点也在制约着行业的发展壮大,如细分行业需要整体化运营

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2016年“大数据”产业的“真实面目”

“大数据”一词越来越火辣,煽情全球。出于一种职业精神和科学良知,我和我的团队,近几年来深入调研剖析“大数据”产业到底是怎么回事。从美国的SaaS、亚马逊、谷歌、苹果、思科到中国的华为、腾讯、浪潮及航天某某研究所;从美国北卡三角地、旧金山的硅谷、波士顿的哈佛及MIT到中国的北京中关村、深圳前海、清华大学及北大----等等。我们通过诸多神不知鬼不觉的走访、调查和分析,终于可以撕下“大数据”神秘的面纱,也确实搞明白了:数据处理技术如何才能服务于各个产业领域的技术升级和业态创新;同时也搞清楚了:为什么海内外相当一些所谓的“技术权威”及科研机构,能够靠玩概念、攒项目从政府和投资人那里攫取大把大把的资金,最后却没有实质性成果。而实实在在的大数据成果,却来自一流的IT企业内部。最近几个月,受邀走访调研了全国二十多家科技产业园区,感触良多,不吐不快。

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数据科学研究的现状与趋势全解

大数据时代的到来催生了一门新的学科——数据科学。首先,本文探讨了数据科学的内涵、发展简史、学科地位及知识体系等基本问题,并提出了专业数据科学与专业中的数据科学之间的区别与联系;其次,分析现阶段数据科学的研究特点,并分别提出了专业数据科学、专业中的数据科学及大数据生态系统中的相对热门话题;接着,探讨了数据科学研究中的10个争议及挑战:思维模式的转变(知识范式还是数据范式)、对数据的认识(主动属性还是被动属性)、对智能的认识(更好的算法还是更多的数据)、主要瓶颈(数据密集型还是计算密集型)、数据准备(数据预处理还是数据加工)、服务质量(精准度还是用户体验)、数据分析(解释性分析还是预测性分析)、算法评价(复杂度还是扩展性)、研究范式(第三范式还是第四范式)、人才培养(数据工程师还是数据科学家)。再次,提出了数据科学研究的10个发展趋势:预测模型及相关分析的重视、模型集成及元分析的兴起、数据在先,模式在后或无模式的出现、数据一致性及现实主义的回归、多副本技术及靠近数据原则的广泛应用、多样化技术及一体化应用并存、简单计算及实用主义占据主导地位、数据产品开发及数据科学的嵌入式应用、专家余及公众数据科学的兴起、数据科学家与人才培养的探讨。最后,结合本文工作,为数据科学研究者给出了几点建议和注意事项。

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成都市青少年科协与腾讯教育达成合作 共同开展人工智能科普丛书编写和教师培训工作

5月5日-6日,成都市青少年科技教育协会在崇州市举办2023年度“创新能力和人工智能”指导教师培训,并邀请省、市相关领域专家现场授课。培训会上,成都市青少年科技教育协会与腾讯教育签订合作协议,围绕编写科普丛书《青少年人工智能项目实践》指导用书以及中小学信息技术教师培训等方面开展战略合作。 成都市青少年科技教育协会与腾讯教育达成战略合作 为加强中小学科普和科学精神培养,培养一批科学素养高、创新能力强的未来人才,会上,成都市青少年科技教育协会与腾讯举办《青少年人工智能项目实践》指导用书签约仪式,双方将共同就指

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