復雜性科學與大數據技術研究所

㈠ 大數據探究人類語言認知規律本質上是不是歸納法

1 大數據興起預示逗信息時代地進入新階段
1.1 看待大數據要有歷史性的眼光
信息時代是相對於農業和工業時代而言的一段相當長的時間。不同時代的生產要素和社會發展驅動力有明顯差別。信息時代的標志性技術發明是數字計算機、集成電路、光纖通信和互聯網（萬維網）。盡管媒體上大量出現逗大數據時代地的說法，但大數據、雲計算等新技術目前還沒有出現與上述劃時代的技術發明可媲美的技術突破，難以構成一個超越信息時代的新時代。信息時代可以分成若干階段，大數據等新技術的應用標志著信息社會將進入一個新階段。
考察分析100年以上的歷史長河可以發現，信息時代與工業時代的發展規律有許多相似之處。電氣化時代與信息時代生產率的提高過程驚人地相似。都是經過20~30年擴散儲備之後才有明顯提高，分界線分別是1915年和1995年。筆者猜想，信息技術經過幾十年的擴散儲備後，21世紀的前30年可能是信息技術提高生產率的黃金時期。
1.2 從逗信息時代新階段地的高度認識逗大數據地
中國已開始進入信息時代，但許多人的思想還停留在工業時代。經濟和科技工作中出現的許多問題，其根源是對時代的認識不到位。18-19世紀中國落後挨打，根源是滿清政府沒有認識到時代變了，我們不能重犯歷史性的錯誤。
中央提出中國進入經濟逗新常態地以後，媒體上有很多討論，但多數是為經濟增速降低做解釋，很少有從時代改變的角度論述逗新常態地的文章。筆者認為，經濟新常態意味著中國進入了以信息化帶動新型工業化、城鎮化和農業現代化的新階段，是經濟和社會管理的躍遷，不是權宜之計，更不是倒退。
大數據、移動互聯網、社交網路、雲計算、物聯網等新一代信息技術構成的IT架構逗第三平台地是信息社會進入新階段的標志，對整個經濟的轉型有引領和帶動作用。媒體上經常出現的互聯網、創客、逗第二次機器革命地、逗工業4.0地等都與大數據和雲計算有關。大數據和雲計算是新常態下提高生產率的新杠桿，所謂創新驅動發展就是主要依靠信息技術促進生產率的提高。
1.3 大數據可能是中國信息產業從跟蹤走向引領的突破口
中國的大數據企業已經有相當好的基礎。全球十大互聯網服務企業中國佔有4席（阿里巴巴、騰訊、網路和京東），其他6個Top10 互聯網服務企業全部是美國企業，歐洲和日本沒有互聯網企業進入Top10。這說明中國企業在基於大數據的互聯網服務業務上已處於世界前列。在發展大數據技術上，我國有可能改變過去30年技術受制於人的局面，在大數據應用上中國有可能在全世界起到引領作用。
但是，企業的規模走在世界前列並不表示我國在大數據技術上領先。實際上，國際上目前流行的大數據主流技術沒有一項是我國開創的。開源社區和眾包是發展大數據技術和產業的重要途徑，但我們對開源社區的貢獻很小，在全球近萬名社區核心志願者中，我國可能不到200名。我們要吸取過去基礎研究為企業提供核心技術不夠的教訓，加強大數據基礎研究和前瞻技術研究，努力攻克大數據核心和關鍵技術。
2 理解大數據需要上升到文化和認識論的高度
2.1 數據文化是一種先進文化
數據文化的本質是尊重客觀世界的實事求是精神，數據就是事實。重視數據就是強調用事實說話、按理性思維的科學精神。中國人的傳統習慣是定性思維而不是定量思維。目前許多城市在開展政府數據開放共享工作，但是發現多數老百姓對政府要開放的數據並不感興趣。要讓大數據走上健康的發展軌道，首先要大力弘揚數據文化。本文講的數據文化不只是大數據用於文藝、出版等文化產業，而是指全民的數據意識。全社會應認識到：信息化的核心是數據，只有政府和大眾都關注數據時，才能真正理解信息化的實質；數據是一種新的生產要素，大數據的利用可以改變資本和土地等傳統要素在經濟中的權重。
有人將逗上帝與數據共舞地歸納為美國文化的特點之一，說的是美國人既有對神的誠意，又有通過數據求真的理性。美國從鍍金時代到進步主義時期完成了數據文化的思維轉變，南北戰爭之後人口普查的方法被應用到很多領域，形成了數據預測分析的思維方式。近百年來美國和西方各國的現代化與數據文化的傳播滲透有密切關系，我國要實現現代化也必須強調數據文化。
提高數據意識的關鍵是要理解大數據的戰略意義。數據是與物質、能源一樣重要的戰略資源，數據的採集和分析涉及每一個行業，是帶有全局性和戰略性的技術。從硬技術到軟技術的轉變是當今全球性的技術發展趨勢，而從數據中發現價值的技術正是最有活力的軟技術，數據技術與數據產業的落後將使我們像錯過工業革命機會一樣延誤一個時代。
2.2 理解大數據需要有正確的認識論
歷史上科學研究是從邏輯演繹開始的，歐幾里得幾何的所有定理可從幾條公理推導出來。從伽利略和牛頓開始，科學研究更加重視自然觀察和實驗觀察，在觀察基礎上通過歸納方法提煉出科學理論，逗科學始於觀察地成為科學研究和認識論的主流。經驗論和唯理論這兩大流派都對科學的發展做出過重大貢獻，但也暴露出明顯的問題，甚至走入極端。理性主義走向極端就成為康德所批判的獨斷主義，經驗主義走入極端就變成懷疑論和不可知論。
20世紀30年代，德國哲學家波普爾提出了被後人稱為逗證偽主義地的認識論觀點，他認為科學理論不能用歸納法證實，只能被試驗發現的反例逗證偽地，因而他否定科學始於觀察，提出逗科學始於問題地的著名觀點[3]。證偽主義有其局限性，如果嚴格遵守證偽法則，萬有引力定律、原子論等重要理論都可能被早期的所謂反例扼殺。但逗科學始於問題地的觀點對當前大數據技術的發展有指導意義。
大數據的興起引發了新的科學研究模式：逗科學始於數據地。從認識論的角度看，大數據分析方法與逗科學始於觀察地的經驗論較為接近，但我們要牢記歷史的教訓，避免滑入否定理論作用的經驗主義泥坑。在強調逗相關性地的時候不要懷疑逗因果性地的存在；在宣稱大數據的客觀性、中立性的時候，不要忘了不管數據的規模如何，大數據總會受制於自身的局限性和人的偏見。不要相信這樣的預言：逗採用大數據挖掘，你不需要對數據提出任何問題，數據就會自動產生知識地。面對像大海一樣的巨量數據，從事數據挖掘的科技人員最大的困惑是，我們想撈的逗針地是什麼看這海里究竟有沒有逗針地看也就是說，我們需要知道要解決的問題是什麼。從這個意義上講，逗科學始於數據地與逗科學始於問題地應有機地結合起來。
對逗原因地的追求是科學發展的永恆動力。但是，原因是追求不完的，人類在有限的時間內不可能找到逗終極真理地。在科學的探索途中，人們往往用逗這是客觀規律地解釋世界，並不立即追問為什麼有這樣的客觀規律。也就是說，傳統科學並非只追尋因果性，也可以用客觀規律作為結論。大數據研究的結果多半是一些新的知識或新的模型，這些知識和模型也可以用來預測未來，可以認為是一類局部性的客觀規律。科學史上通過小數據模型發現一般性規律的例子不少，比如開普勒歸納的天體運動規律等；而大數據模型多半是發現一些特殊性的規律。物理學中的定律一般具有必然性，但大數據模型不一定具有必然性，也不一定具有可演繹性。大數據研究的對象往往是人的心理和社會，在知識階梯上位於較高層，其自然邊界是模糊的，但有更多的實踐特徵。大數據研究者更重視知行合一，相信實踐論。大數據認識論有許多與傳統認識論不同的特點，我們不能因其特點不同就否定大數據方法的科學性。大數據研究挑戰了傳統認識論對因果性的偏愛，用數據規律補充了單一的因果規律，實現了唯理論和經驗論的數據化統一，一種全新的大數據認識論正在形成。
3 正確認識大數據的價值和效益
3.1 大數據的價值主要體現為它的驅動效應
人們總是期望從大數據中挖掘出意想不到的逗大價值地。實際上大數據的價值主要體現在它的驅動效應，即帶動有關的科研和產業發展，提高各行各業通過數據分析解決困難問題和增值的能力。大數據對經濟的貢獻並不完全反映在大數據公司的直接收入上，應考慮對其他行業效率和質量提高的貢獻。大數據是典型的通用技術，理解通用技術要採用逗蜜蜂模型地：蜜蜂的效益主要不是自己釀的蜂蜜，而是蜜蜂傳粉對農業的貢獻。
電子計算機的創始人之一馮·諾依曼曾指出：逗在每一門科學中，當通過研究那些與終極目標相比頗為朴實的問題，發展出一些可以不斷加以推廣的方法時，這門學科就得到了巨大的進展。地我們不必天天期盼奇跡出現，多做一些逗頗為朴實地的事情，實際的進步就在扎扎實實的努力之中。媒體喜歡宣傳一些令人驚奇的大數據成功案例，對這些案例我們應保持清醒的頭腦。據Intel中國研究院首席工程師吳甘沙在一次報告中透露，所謂逗啤酒加尿布地的數據挖掘經典案例，其實是Teradata公司一位經理編出來的逗故事地，歷史上並沒有發生過[4]。即使有這個案例，也不說明大數據分析本身有什麼神奇，大數據中看起來毫不相關的兩件事同時或相繼出現的現象比比皆是，關鍵是人的分析推理找出為什麼兩件事物同時或相繼出現，找對了理由才是新知識或新發現的規律，相關性本身並沒有多大價值。
有一個家喻戶曉的寓言可以從一個角度說明大數據的價值：一位老農民臨終前告訴他的3個兒子，他在他家的地中埋藏了一罐金子，但沒有講埋在哪裡。
他的兒子們把他家所有的地都深挖了一遍，沒有挖到金子，但由於深挖了土地，從此莊稼收成特別好。數據收集、分析的能力提高了，即使沒有發現什麼普適的規律或令人完全想不到的新知識，大數據的價值也已逐步體現。
3.2 大數據的力量來自逗大成智慧地
每一種數據來源都有一定的局限性和片面性，只有融合、集成各方面的原始數據，才能反映事物的全貌。事物的本質和規律隱藏在各種原始數據的相互關聯之中。不同的數據可能描述同一實體，但角度不同。對同一個問題，不同的數據能提供互補信息，可對問題有更深入的理解。因此在大數據分析中，匯集盡量多種來源的數據是關鍵。
數據科學是數學（統計、代數、拓撲等）、計算機科學、基礎科學和各種應用科學融合的科學，類似錢學森先生提出的逗大成智慧學地[5]。錢老指出：逗必集大成，才能得智慧地。大數據能不能出智慧，關鍵在於對多種數據源的集成和融合。IEEE計算機學會最近發布了2014年的計算機技術發展趨勢預測報告，重點強調逗無縫智慧（seamless intelligence）地。發展大數據的目標就是要獲得協同融合的逗無縫智慧地。單靠一種數據源，即使數據規模很大，也可能出現逗瞎子摸象地一樣的片面性。數據的開放共享不是錦上添花的工作，而是決定大數據成敗的必要前提。
大數據研究和應用要改變過去各部門和各學科相互分割、獨立發展的傳統思路，重點不是支持單項技術和單個方法的發展，而是強調不同部門、不同學科的協作。數據科學不是垂直的逗煙囪地，而是像環境、能源科學一樣的橫向集成科學。
3.3 大數據遠景燦爛，但近期不能期望太高
交流電問世時主要用作照明，根本想像不到今天無處不在的應用。大數據技術也一樣，將來一定會產生許多現在想不到的應用。我們不必擔心大數據的未來，但近期要非常務實地工作。人們往往對近期的發展估計過高，而對長期的發展估計不足。Gartner公司預測，大數據技術要在5~10年後才會成為較普遍採用的主流技術，對發展大數據技術要有足夠的耐心。
大數據與其他信息技術一樣，在一段時間內遵循指數發展規律。指數發展的特點是，從一段歷史時期衡量（至少30年），前期發展比較慢，經過相當長時間（可能需要20年以上）的積累，會出現一個拐點，過了拐點以後，就會出現爆炸式的增長。但任何技術都不會永遠保持逗指數性地增長，一般而言，高技術發展遵循Gartner公司描述的技術成熟度曲線（hype cycle），最後可能進入良性發展的穩定狀態或者走向消亡。
需要採用大數據技術來解決的問題往往都是十分復雜的問題，比如社會計算、生命科學、腦科學等，這些問題絕不是幾代人的努力就可以解決的。宇宙經過百億年的演化，才出現生物和人類，其復雜和巧妙堪稱絕倫，不要指望在我們這一代人手中就能徹底揭開其奧妙。展望數百萬年甚至更長遠的未來，大數據技術只是科學技術發展長河中的一朵浪花，對10~20年大數據研究可能取得的科學成就不能抱有不切實際的幻想。
4 從復雜性的角度看大數據研究和應用面臨的挑戰
大數據技術和人類探索復雜性的努力有密切關系。20世紀70年代，新三論（耗散結構論、協同論、突變論）的興起對幾百年來貫穿科學技術研究的還原論發起了挑戰。1984年蓋爾曼等3位諾貝爾獎得主成立以研究復雜性為主的聖菲研究所，提出超越還原論的口號，在科技界掀起了一場復雜性科學運動。雖然雷聲很大，但30年來並未取得預期的效果，其原因之一可能是當時還沒有出現解決復雜性的技術。
集成電路、計算機與通信技術的發展大大增強了人類研究和處理復雜問題的能力。大數據技術將復雜性科學的新思想發揚光大，可能使復雜性科學得以落地。復雜性科學是大數據技術的科學基礎，大數據方法可以看作復雜性科學的技術實現。大數據方法為還原論與整體論的辯證統一提供了技術實現途徑。大數據研究要從復雜性研究中吸取營養，從事數據科學研究的學者不但要了解20世紀的逗新三論地，可能還要學習與超循環、混沌、分形和元胞自動機等理論有關的知識，擴大自己的視野，加深對大數據機理的理解。
大數據技術還不成熟，面對海量、異構、動態變化的數據，傳統的數據處理和分析技術難以應對，現有的數據處理系統實現大數據應用的效率較低，成本和能耗較大，而且難以擴展。這些挑戰大多來自數據本身的復雜性、計算的復雜性和信息系統的復雜性。
4.1 數據復雜性引起的挑戰
圖文檢索、主題發現、語義分析、情感分析等數據分析工作十分困難，其原因是大數據涉及復雜的類型、復雜的結構和復雜的模式，數據本身具有很高的復雜性。目前，人們對大數據背後的物理意義缺乏理解，對數據之間的關聯規律認識不足，對大數據的復雜性和計算復雜性的內在聯系也缺乏深刻理解，領域知識的缺乏制約了人們對大數據模型的發現和高效計算方法的設計。形式化或定量化地描述大數據復雜性的本質特徵及度量指標，需要深入研究數據復雜性的內在機理。人腦的復雜性主要體現在千萬億級的樹突和軸突的鏈接，大數據的復雜性主要也體現在數據之間的相互關聯。理解數據之間關聯的奧秘可能是揭示微觀到宏觀逗涌現地規律的突破口。大數據復雜性規律的研究有助於理解大數據復雜模式的本質特徵和生成機理，從而簡化大數據的表徵，獲取更好的知識抽象。為此，需要建立多模態關聯關系下的數據分布理論和模型，理清數據復雜度和計算復雜度之間的內在聯系，奠定大數據計算的理論基礎。
4.2 計算復雜性引起的挑戰
大數據計算不能像處理小樣本數據集那樣做全局數據的統計分析和迭代計算，在分析大數據時，需要重新審視和研究它的可計算性、計算復雜性和求解演算法。大數據樣本量巨大，內在關聯密切而復雜，價值密度分布極不均衡，這些特徵對建立大數據計算範式提出了挑戰。對於PB級的數據，即使只有線性復雜性的計算也難以實現，而且，由於數據分布的稀疏性，可能做了許多無效計算。
傳統的計算復雜度是指某個問題求解時需要的時間空間與問題規模的函數關系，所謂具有多項式復雜性的演算法是指當問題的規模增大時，計算時間和空間的增長速度在可容忍的范圍內。傳統科學計算關注的重點是，針對給定規模的問題，如何逗算得快地。而在大數據應用中，尤其是流式計算中，往往對數據處理和分析的時間、空間有明確限制，比如網路服務如果回應時間超過幾秒甚至幾毫秒，就會丟失許多用戶。大數據應用本質上是在給定的時間、空間限制下，如何逗算得多地。從逗算得快地到逗算得多地，考慮計算復雜性的思維邏輯有很大的轉變。所謂逗算得多地並不是計算的數據量越大越好，需要探索從足夠多的數據，到剛剛好的數據，再到有價值的數據的按需約簡方法。
基於大數據求解困難問題的一條思路是放棄通用解，針對特殊的限制條件求具體問題的解。人類的認知問題一般都是NP難問題，但只要數據充分多，在限制條件下可以找到十分滿意的解，近幾年自動駕駛汽車取得重大進展就是很好的案例。為了降低計算量，需要研究基於自舉和采樣的局部計算和近似方法，提出不依賴於全量數據的新型演算法理論，研究適應大數據的非確定性演算法等理論。
4.3 系統復雜性引起的挑戰
大數據對計算機系統的運行效率和能耗提出了苛刻要求，大數據處理系統的效能評價與優化問題具有挑戰性，不但要求理清大數據的計算復雜性與系統效率、能耗間的關系，還要綜合度量系統的吞吐率、並行處理能力、作業計算精度、作業單位能耗等多種效能因素。針對大數據的價值稀疏性和訪問弱局部性的特點，需要研究大數據的分布式存儲和處理架構。
大數據應用涉及幾乎所有的領域，大數據的優勢是能在長尾應用中發現稀疏而珍貴的價值，但一種優化的計算機系統結構很難適應各種不同的需求，碎片化的應用大大增加了信息系統的復雜性，像昆蟲種類一樣多（500多萬種）的大數據和物聯網應用如何形成手機一樣的巨大市場，這就是所謂逗昆蟲綱悖論地[6]。為了化解計算機系統的復雜性，需要研究異構計算系統和可塑計算技術。
大數據應用中，計算機系統的負載發生了本質性變化，計算機系統結構需要革命性的重構。信息系統需要從數據圍著處理器轉改變為處理能力圍著數據轉，關注的重點不是數據加工，而是數據的搬運；系統結構設計的出發點要從重視單任務的完成時間轉變到提高系統吞吐率和並行處理能力，並發執行的規模要提高到10億級以上。構建以數據為中心的計算系統的基本思路是從根本上消除不必要的數據流動，必要的數據搬運也應由逗大象搬木頭地轉變為逗螞蟻搬大米地。
5 發展大數據應避免的誤區
5.1 不要一味追求逗數據規模大地
大數據主要難點不是數據量大，而是數據類型多樣、要求及時回應和原始數據真假難辨。現有資料庫軟體解決不了非結構化數據，要重視數據融合、數據格式的標准化和數據的互操作。採集的數據往往質量不高是大數據的特點之一，但盡可能提高原始數據的質量仍然值得重視。腦科學研究的最大問題就是採集的數據可信度差，基於可信度很差的數據難以分析出有價值的結果。
一味追求數據規模大不僅會造成浪費，而且效果未必很好。多個來源的小數據的集成融合可能挖掘出單一來源大數據得不到的大價值。應多在數據的融合技術上下功夫，重視數據的開放與共享。所謂數據規模大與應用領域有密切關系，有些領域幾個PB的數據未必算大，有些領域可能幾十TB已經是很大的規模。
發展大數據不能無止境地追求逗更大、更多、更快地，要走低成本、低能耗、惠及大眾、公正法治的良性發展道路，要像現在治理環境污染一樣，及早關注大數據可能帶來的逗污染地和侵犯隱私等各種弊端。
5.2 不要逗技術驅動地，要逗應用為先地
新的信息技術層出不窮，信息領域不斷冒出新概念、新名詞，估計繼逗大數據地以後，逗認知計算地、逗可穿戴設備地、逗機器人地等新技術又會進入炒作高峰。我們習慣於跟隨國外的熱潮，往往不自覺地跟著技術潮流走，最容易走上逗技術驅動地的道路。實際上發展信息技術的目的是為人服務，檢驗一切技術的唯一標準是應用。我國發展大數據產業一定要堅持逗應用為先地的發展戰略，堅持應用牽引的技術路線。技術有限，應用無限。各地發展雲計算和大數據，一定要通過政策和各種措施調動應用部門和創新企業的積極性，通過跨界的組合創新開拓新的應用，從應用中找出路。
5.3 不能拋棄逗小數據地方法
流行的逗大數據地定義是：無法通過目前主流軟體工具在合理時間內採集、存儲、處理的數據集。這是用不能勝任的技術定義問題，可能導致認識的誤區。按照這種定義，人們可能只會重視目前解決不了的問題，如同走路的人想踩著自己身前的影子。其實，目前各行各業碰到的數據處理多數還是逗小數據地問題。我們應重視實際碰到的問題，不管是大數據還是小數據。
統計學家們花了200多年，總結出認知數據過程中的種種陷阱，這些陷阱不會隨著數據量的增大而自動填平。大數據中有大量的小數據問題，大數據採集同樣會犯小數據採集一樣的統計偏差。Google公司的流感預測這兩年失靈，就是由於搜索推薦等人為的干預造成統計誤差。
大數據界流行一種看法：大數據不需要分析因果關系、不需要采樣、不需要精確數據。這種觀念不能絕對化，實際工作中要邏輯演繹和歸納相結合、白盒與黑盒研究相結合、大數據方法與小數據方法相結合。
5.4 要高度關注構建大數據平台的成本
目前全國各地都在建設大數據中心，呂梁山下都建立了容量達2 PB以上的數據處理中心，許多城市公安部門要求存儲3個月以上的高清監控錄像。這些系統的成本都非常高。數據挖掘的價值是用成本換來的，不能不計成本，盲目建設大數據系統。什麼數據需要保存，要保存多少時間，應當根據可能的價值和所需的成本來決定。大數據系統技術還在研究之中，美國的E級超級計算機系統要求能耗降低1 000倍，計劃到2024年才能研製出來，用現在的技術構建的巨型系統能耗極高。
我們不要攀比大數據系統的規模，而是要比實際應用效果，比完成同樣的事消耗更少的資源和能量。先抓老百姓最需要的大數據應用，因地制宜發展大數據。發展大數據與實現信息化的策略一樣：目標要遠大、起步要精準、發展要快速。

㈡ 大數據 、雲計算、互聯網等是怎麼樣實現價值

其實我個人覺得大數據雲計算確實能給互聯網公司帶來很多的好處，但是這個大數專據雲計算剛剛推出來的時屬候，其實很多大公司CEO都不是特別的看好，只是被他們的手下忽悠了一下，就去搞了這樣的東西，但是搞完之後他們才發現原來大數據和雲計算真的是非常不錯的。

就像淘寶這個公司我們都是知道的，這個大數據跟雲計算是有什麼用呢？就是通過大家長時間或者是大量的點擊某個商品之後，他會知道，你到底喜歡什麼樣的商品，這就是大數據跟雲計算來幫你計算出來的東西，然後這樣的話你就可以看到你喜歡的東西的概率會多一點，然後也會增加他們的銷量，這就是大數據雲計算給他們帶來的一個好處。

㈢ 復雜性科學系統科學有哪些內容

不得不說你一下把我搞蒙了，復雜性科學是一類，系統科學是另一類。你把他們放在一起，這從學術的角度就不妥當了。
1、理論概念
1.1、系統科學是以系統為研究對象的基礎理論和應用開發的學科組成的學科群。它著重考察各類系統的關系和屬性，揭示其活動規律，探討有關系統的各種理論和方法。系統科學的理論和方法正在從自然科學和工程技術向社會科學廣泛轉移。人們將系統科學與哲學相互作用，探討系統科學的哲學問題，形成了系統哲學。
1.2、復雜性科學是指以復雜性系統為研究對象，以超越還原論為方法論特徵，以揭示和解釋復雜系統運行規律為主要任務，以提高人們認識世界、探究世界和改造世界的能力為主要目的的一種「學科互涉」(inter—disciplinary)的新興科學研究形態。
這么說吧，興起於20世紀80年代的復雜性科學，是系統科學發展的新階段，也是當代科學發展的前沿領域之一。復雜性科學的發展，不僅引發了自然科學界的變革，而且也日益滲透到哲學、人文社會科學領域。復雜性科學在研究方法論上的突破和創新。在某種意義上，甚至可以說復雜性科學帶來的首先是一場方法論或者思維方式的變革。
2、內容分類
2.1、系統科學即以系統思想為中心、綜合多門學科的內容而形成的一個新的綜合性科學門類。系統科學按其發展和現狀，可分為狹義和廣義兩種。
狹義的系統科學一般是指貝塔朗菲著作《一般系統論：基礎、發展和應用》中所提出的將"系統"的科學、數學系統論、系統技術、系統哲學三個方面歸納而成的學科體系。
廣義的系統科學包括系統論、資訊理論、控制論、耗散結構論、協同學、突變論、運籌學、模糊數學、物元分析、泛系方法論、系統動力學、灰色系統論、系統工程學、計算機科學、人工智慧學、知識工程學、傳播學等一大批學科在內，是20世紀中葉以來發展最快的一大門綜合性科學。
2.2、復雜性科學研究主流發展的三個階段主要是指：埃德加·莫蘭的學說、普利高津的布魯塞爾學派、聖塔菲研究所的理論。
莫蘭復雜性思想的核心是他所說的「來自雜訊的有序」的原則，在這個原理里，無序性是必要條件而不是充分條件，它必須與已有的有序性因素配合才能產生現實的有序性或更高級的有序性。這條原理打破了有關有序性和無序性相互對立和排斥的傳統觀念，指出它們在一定條件下可以相互為用，共同促進系統的組織復雜性的增長。
簡而言之就是「動態有序的現象」的本質解釋。
普利高津的布魯塞爾學派 比莫蘭稍晚，在這個學派里，復雜性科學是作為經典科學的對立物和超越者被提出來的。普利高津緊緊抓住的核心問題就是經典物理學在它的靜態的、簡化的研究方式中從不考慮「時間」這個參量的作用，從而把物理過程看成是可逆的。實際上，普利高津並沒有提出一個明確的「復雜性」的定義，他提出的復雜性的理論主要是揭示物質進化過程的理化機制的不可逆過程的理論，即耗散結構理論。
聖塔菲研究所的理論，其復雜性觀念與莫蘭和普利高津的復雜性觀念有很大的區別。
例如：：「在研究任何復雜適應系統的進化時，最重要的是要分清這三個問題：基本規則、被凍結的偶然事件以及對適應進行的選擇。」這句話就表明他們認為事物的有效復雜性只受基本規律少許影響，大部分影響來自「凍結的偶然事件」（是指一些在物質世界發展的歷史過程中其後果被固定下來並演變為較高級層次上的特殊規律的事件，這些派生的規律包含著歷史特定條件和偶然因素的影響。）。
另外，復雜系統的適應性特徵，即它們能夠從經驗中提取有關客觀世界的規律性的東西作為自己行為方式的參照，並通過實踐活動中的反饋來改進自己對世界的規律性的認識。也就是說，系統不是被動地接受環境的影響，而是能夠主動地對環境施加影響。
結論：復雜性科學研究的焦點不是客體的或環境的復雜性，而是主體自身的復雜性—— 主體復雜的應變能力以及與之相應的復雜的結構。
3、流派
由於我掌握的資料較少，系統科學的流派沒搞明白，在這里只有復雜性科學的流派
3、1復雜性科學主要包括：早期研究階段的一般系統論、控制論、人工智慧；後期研究階段的耗散結構理論、協同學、超循環理論、突變論、混沌理論、分形理論和元胞自動機理論。
4、方法論
方法論也只介紹復雜性科學的內容
4.1、 非線性、不確定性、自組織性、涌現性。

建議閱讀的文獻資料：網路文庫中搜索：《復雜性、復雜系統與復雜性科學》
網路中搜索詞條：復雜性科學 系統科學
最後，由於我的能力有限，對此沒有幫助你表示遺憾

㈣ 數據科學與大數據技術考研方向有哪些

數據科學與大數據技術考研方向數據科學與大數據技術專業考研可以考本專業(數據科學與大數據技術專業)、智能科學與技術專業、國際經濟與貿易專業等。數據科學與大數據技術專業培養具有從事數據科學與大數據相關的軟硬體及網路的研究、設計、開發以及綜合應用的高級工程技術人才。數據科學與大數據技術是研究和分析數據，從海量數據中提煉出有效信息的一門科學，伴隨著大數據產業的蓬勃發展而受到越來越多的關注。數據科學與大數據技術專業以數學、統計學和計算機科學與技術以及專業領域知識等為理論基礎，以數據採集和處理、數據建模與計算、數據分析與統計學推斷等為主要研究內容，並能夠將數據科學專業的知識和方法應用於測繪、遙感、生物學、醫學、經濟學等其他學科中。

㈤ 廣西大學2020年中美校際交流項目招生簡章

學校簡介

廣西大學是廣西辦學歷史最悠久、規模最大的綜合性大學，是廣西唯一的國家「211工程」建設學校，中西部高校提升綜合實力計劃建設高校、世界一流學科建設高校，教育部和廣西壯族自治區人民政府合建的「部區合建」高校。現有1個「世界一流」建設學科、2個「部區合建」一流學科群，2個國家重點學科，1個國家重點（培育）學科；17個一級學科博士學位授權點，39個一級學科碩士學位授權點，26個碩士專業學位授權類別和10個博士後科研流動站。有1個國家重點實驗室、1個省部共建國家重點實驗室培育基地和1個國家級國際科技合作基地，2個省部共建協同創新中心，3個教育部重點實驗室和工程研究中心,1個教育部戰略研究基地,1個教育部區域與國別研究基地,1個國家林業局重點實驗室，和一批廣西重大科技創新基地、重點實驗室、工程技術研究中心、農業良種培育中心等。有4個廣西「2011協同創新中心和培育基地」，1個廣西人文社會科學重點研究基地、20個廣西高校重點實驗室，6個廣西高校人文社會科學重點研究基地。現有院士1人、雙聘院士5人、「973」項目首席科學家1人、教育部「長江學者」特聘教授6人、教育部「長江學者」講座教授1人、國家「傑出青年基金」獲得者4人、國家「百千萬人才工程」人選11人、國家「傑出專業技術人才」2人、中國科學院「國外引進傑出人才」(百人計劃)人選8人、國家海外高層次人才引進計劃8人、國家「有突出貢獻中青年專家」7名、全國文化名家暨「四個一批」人才2人、科技部「中青年科技創新領軍人才」1人、教育部「新世紀優秀人才支持計劃」人選7人、魯迅文學獎獲得者1人，享受國務院政府特殊津貼專家36人。

學院簡介

廣西大學國際學院成立於2018年6月，由原中國-東盟研究院，中國-東盟學院、中加國際學院、國際教育學院、廣西大學復雜性科學與大數據技術研究所等5個單位整合而成，承擔著廣西大學國際化戰略的重要任務，主要負責廣西大學與美國、法國、加拿大等知名大學的交流與合作、全校留學生的招生與管理，對外漢語教學與國際教育事務。

國際學院是廣西大學國際化的窗口，學院結合區域發展趨勢，堅持特色化辦學。目前，國際學院擁有中方教職工117名，外籍教師9名，在讀中國學生790名，研究生39名，本科生751名，招收管理全校留學生2267名。

同時，國際學院作為中國—東盟區域發展省部共建協同創新中心人才培養基地的創新載體，不斷吸收和學習協同創新中心的各項研究成果。中國—東盟區域發展省部共建協同創新中心於2015年在北京第二輪組建，中心共有49支共353人的研究團隊，分別由協同創新中心主任、首席科學家擔任主要負責人，分布在10個協同創新平台中。目前，中心已產出了近200項應用成果和900多項高水平理論成果。這些成果均具有重要的經濟和社會效益，為政府制定有關中國—東盟區域發展的重大項目決策提供了理論依據和支持，也為我國現代化建設、經濟理論創新和話語體系構建做出了貢獻。

此外，國際學院下屬的中國-東盟信息港大數據研究院2018年7月，經自治區政府批准，正式建立。到目前為止，大數據研究院已與阿里雲、網路、華為、中科院計算所、中國科學院大學、北京航空航天大學、北京郵電大學、中科院軟體中心、中國­—東盟信息港建立了合作關系，共同建設中國—東盟合作大數據平台。大數據研究院於2018年獲廣西創新驅動發展專項（科技重大專項）立項，資助金額1100萬元，將建設中國—東盟金融合作大數據平台，構建以數據挖掘為關鍵要素和以區塊鏈為關鍵技術的中國—東盟合作數字經濟。此外，大數據研究正規劃建設瀾滄江—湄公河流域生態與經濟大數據平台、中新互聯互通陸海貿易新通道資料庫、《一帶一路海上合作設想》中的「泛南海合作」全息資料庫平台、人工智慧技術應用與「數字廣西」大數據平台以及全球價值鏈與中國—東盟生產貿易鏈大數據平台。

經過長期建設發展，國際學院現有全國文化名家暨「四個一批」人才1人，國家級有突出貢獻的中青年專家1人，中國科學院百人計劃人選1人，「八桂學者」2人，廣西C類高層次人才3人，君武學者1人，享受政府特殊津貼專家2人，教育部「長江學者與創新團隊發展計劃」 創新團隊1支、教育部省部共建人文社科類協同創新中心1個、教育部科技委戰略研究基地1個、數字廣西建設標桿引領重點支撐平台及自治區工程研究中心1個、教育部國別和區域研究基地11個。

國際學院擁有一流的海外教育資源，一流的中外教學科研隊伍，一流的教學設施，一流的國際化學習環境，一流的教學和管理體系，學院不斷借鑒和融合先進辦學理念、創新人才培養模式，為區域社會經濟文化發展服務，同時，利用自身國際化水平以及科研平台優勢，培養具有國際視野的高素質復合型人才。此外，在中國—東盟區域發展省部共建協同創新中心，中國-東盟大學智庫聯盟以及中國—東盟金融合作學院三大平台的支持下，中美校際交流項目學生將有機會優先於其他學生，參與到兩個研究平台的科研項目和國際科技合作項目中, 每個參與項目的本科生都會有1名導師指導，實行本科生導師制。

近年來，廣西大學國際學院教學科研人員共發表論文775篇，出版學術專著192冊，提交綜合研究報告215份，主持各類科研項目203項（其中國家級、省部級科研項目73項），獲得教育部高等學校科學研究優秀成果獎、安子介國際貿易研究獎、自治區社科優秀成果獎等省部級成果獎54項，自治區決策咨詢成果獎等其他獎項30多項，在學術界和社會上產生了較大影響，研究成果居國內領先水平。

自十八大召開以來，共有48項「東盟」有關成果入選《教育部社會科學委員會專家建議》、《教育部成果摘報》和《中共中央對外聯絡部當代世界研究參閱資料》、《教育部簡報》等中央內參或要報，27項政策建議獲得中共中央政治局常委、政治局委員、國務院、自治區領導批示，為國家相關部門提供了對外合作特別是中國與東盟合作領域的決策咨詢，發揮了重要智囊和參謀作用。

廣西大學國際學院下屬的中國—東盟研究院擁有多個成果展示平台，主要包括《中國—東盟研究》、《國別輿情周報》、《中國—東盟涉華輿情》、《國別專題分析》、《ASEAN輿情周報》、《中國—東盟輿情半月談》、《中國—東盟研究觀察》、《中國—東盟政治、經濟、社會周刊》、《中國—東盟研究成果摘報》等重要刊物，以及《中國—東盟合作發展報告》、中國—東盟研究院文庫和學術論壇刊物。

招生信息

廣西大學國際學院負責全校國際合作項目以及留學生的招生與管理、對外漢語教學等國際教育事務。國際學院與中國-東盟金融合作學院共同完成對中美校際交流項目的培養方案實施。中國-東盟金融合作學院以多種形式引進海內外高端金融人才，組建一流師資團隊，依託廣西大學金融學科開展高層次人才金融學歷教育，與寬口徑、厚基礎的應用經濟學本科大類培養體系相銜接，為中美校際交流項目提供更加完善的培養體系。

2020年，廣西大學在中美校際交流項目2個專業招生：

廣西大學中美校際交流項目專業基本信息

專業名稱

文憑和學位證書

學制（年）

學費

（萬元/年）

合作院校

金融學

廣西大學普通本科畢業證書和學士學位證書（學生的成績單、教育部學籍學歷信息管理平台和學位授予信息（備案）系統上將標注「中外校際交流項目」）、美國中田納西州立大學碩士學位證書

3+1+1

4.2

美國中田納西州立大學

工商管理

根據廣西大學與美方合作院校的《合作協議》，廣西大學將為學習期滿並達到廣西大學畢業要求和學位授予要求的學生頒發廣西大學普通本科畢業證書和學士學位證書[學生的成績單、教育部學籍學歷信息管理平台和學位授予信息（備案）系統上將標注「中外校際交流項目」]。在廣西大學學習期間，學費為4年一貫制收費，每年4.2萬元。

中美校際交流項目（中方普通本科畢業證書和學士學位證書、美方碩士學位證書）

本項目是廣西大學與美國中田納西州立大學合作舉辦的校際交流項目，在金融學、工商管理2個專業招生。項目學生將需要在廣西大學學習至少三年的課程，前三年學習成績合格達到中田納西州立大學錄取條件的學生，第四年赴中田納西州立大學接受大學教育。學生在美國學習第一年完成所有要求課程後可頒發美國文化教育結業證書，在中田納西州立大學完成的課程可在廣西大學進行學分轉換，以滿足廣西大學本科畢業和學士學位的要求。同時，赴中田納西州立大學學習的項目學生，在第一年課程成績符合要求的情況下，將有資格學習中田納西州立大學碩士學位課程，按規定圓滿完成學業並達到兩校畢業和學位要求成績合格的學生將能夠在五年內獲得廣西大學普通本科畢業證書和學士學位證書（學生的成績單、教育部學籍學歷信息管理平台和學位授予信息（備案）系統上將標注「中外校際交流項目」）以及中田納西州立大學的碩士學位證書。

1.金融學專業

培養目標：培養具有良好的職業道德和社會適應能力，具有市場經濟意識和實踐能力，具有創新意識和全球化視野，熟悉中國和美國金融市場，在國際化方面具有獨特競爭優勢，能適應金融學科理論及實踐發展要求的「應用型、創新性、國際化」復合型金融人才。

主要課程：英語（雅思標准）、國際金融、商務溝通、微觀經濟學（全英）、宏觀經濟學（全英）、統計學、會計學、財政學、國際貿易學、計量經濟學、財務報表分析、金融學、公司金融、商業銀行經營管理、投資學等。

培養特色：一是由中美聯合培養，在美國的學習經歷較好地開拓了學生的國際視野，同時，實現中美課程的結合與對比式教學。培養方案既依照中國金融學的國家標准制定，又結合了美國對金融專業的培養要求。使學生熟悉中國和美國有關金融、經濟的方針、政策和法規。二強化國際化背景下金融從業人員素質的培養，既有以雅思為基礎的英語課程、跨文化交流課程，又有相當比例全英文專業授課。使學生具有較高的英語水平，能熟練讀、寫、聽、說和查閱英文文獻， 能勝任專業論文、各類應用文體的寫作並具有較強的國際商務談判能力。三是注重創新創業能力的培養，在基礎的金融專業課程上，增加了創新創業課程。四是強化理論聯系實際的能力培養，除了培養方案增設理論與實踐相結合的特色課程外，在增中了社會實踐的學分，使學生具有處理經濟管理業務的基本能力和運用金融學知識解決實際金融問題的能力。五是注重與經濟前沿問題的結合，在選修課中加入了互聯網金融、金融大數據分析、區塊鏈等內容，使學生了解金融理論前沿和世界經濟金融的發展動態。

畢業生適合在人民銀行、銀監會、保監會、金融辦等金融監管機構以及商業銀行、證券公司、保險公司、交易所、基金公司等金融企業從事管理、研究、業務等方面的工作，也適合在高校、企業、以及世界金融機構從事教學、科研、財務、管理等工作。

2.工商管理專業

培養目標：本專業人才培養目標，一是具備良好的英語交流與應用能力，有國際化的視野；二是掌握國際經濟發展與跨國企業經營管理知識，具備初步的全球化商務能力；三是熟練掌握與運用計劃、組織、領導與控制等基本管理職能工作的概念、理論、方法與技術；四是熟悉與勝任企業營銷、財務與會計、人力資源管理和生產運作管理工作原理與流程；五是初步具備能超出單個企業職能部門、從企業整體發展的角度規劃部門工作的戰略管理意識與能力；六是具備良好社會道德情操、敢於創新創業的企業家精神氣質，並熟練掌握與運用創業管理過程的基本技能與方法，具有一定創業實踐體驗與操作能力；七是掌握從事工商管理學研究的基本研究方法與技術；八是初步具備國際化創業的技能與能力。

主要課程：英語（雅思標准）、戰略管理、創業管理、綜合業務會計調查、人力資源管理、市場營銷學、財務管理、會計學、金融學、企業家精神與創新、管理研究方法、運營管理、管理信息系統、綜合管理技能沙盤實訓等。

養特色：一是由中美聯合培養，在美國的學習經歷較好地增強了學生的國際視野和跨國管理能力，同時，實現中美課程的結合與對比式教學。培養方案既依照中國工商管理的國家標准制定，又結合了美國對工商管理專業的培養要求。二強化國際化背景下現代化企業的高級管理人員素質的培養，既有以雅思為基礎的英語課程、跨文化交流課程，又有相當比例全英文專業授課。三是注重企業家精神、創新創業能力的培養，在基礎的工商管理專業課程上，增加了企業家精神、創業管理等多項課程。四是強化理論聯系實際的能力培養，除了培養方案增設理論與實踐相結合的特色課程外，在增中了社會實踐的學分。五是注重與經濟前沿問題的結合，在選修課中加入了互聯網金融、技術與創新的戰略管理等課程。

就業去向：畢業生可在政府機關、銀行等金融機構、各類大型跨國公司、國企等相關部門工作。由於專業進行的是語言與專業的復合型培養，在「一帶一路」背景下，各種與涉外管理相關的業務崗位均是本專業人才的主要就業方向。

外方合作學校介紹

美國中田納西州立大學(Middle Tennessee State University, 縮稱： MTSU)建於1911年的中田納西州立大學（大學位於美國田納西州州府納什維爾市以南35英里的墨弗里斯堡市，現有26000學生，是田納西州最大的綜合性大學。美麗的校園佔地面積約500英畝，古老與現代的建築標志著這所大學悠久的歷史和卓越的發展。學生來自全美各州，以及世界74個國家。2009年在「福布斯」雜志為所有美國大學性價比排名中位居47，在所有州立大學中名列57，並 被「美國新聞與世界報道」列入250美國大學排行榜。 美國中田納西州立大學是中國教育部認證過的大學， 可授予學士，碩士及博士學位。學校鏈接：http://www.mtsu.e/

美國中田納西州立大學已培養許多傑出人才。著名校友包括1986年諾貝爾經濟學獎得主，1940年畢業生布坎南（James M. Buchanan），剛卸任的美國眾議員戈登（Barton Gordon）， 已故的美國眾議員老戈爾等。諾貝爾和平獎得主戈爾（Al Gore Jr.）和尤努斯（Muhammad Yunus）曾先後在MTSU任教。

地理位置：

美國中田納西州立大學位於美國中小型城市默夫里斯伯勒。距離州府鄉村音樂之都納什維爾30分鍾車程，開車到「貓王」故居所在的孟菲斯也僅3小時而已。這樣的地理位置使得MTSU既有寧靜的大學氛圍，同時又靠近便捷都市生活。

現有合作：

中田納西州立大學素來與中國農業大學有友好合作關系，近年美國中田納西州立大學建立了與中國傳媒大學，湖南師大，杭州師大，西北師大，北方工業大學等交換項目的合作。

住宿生活：

目前有3500多名學生和家庭居住在美國中田納西州立大學的21棟宿舍樓或公寓樓中。每一棟宿舍和公寓都非常獨立，並有專門的職員與學生領袖為其他住宿學生提供服務。宿舍與公寓內設有免費的電腦網路室。宿舍有公共的廚房、衛浴系統，公寓則相對更加獨立。學校提供的洗衣烘乾等服務也很方便。

學校周邊方圓兩公里內有許多私人公寓出租，一般衛浴、廚房、健身等設施齊全，價格合理，是很多美國學生與國際學生的首選。

學校旁邊走路30分鍾左右有一家沃爾瑪，購物很方便。周邊15分鍾步行范圍內還有各類國際餐館，比如泰國菜，墨西哥菜，中餐館等。

校園生活：

學校有專門的學生活動中心(Keathley University Center, 簡稱 KUC)，許多學生社團坐落於其中。同時KUC大樓中還有電影院，郵局，餐廳等服務場所。

各個國際學生組織也經常在這里搞活動，不管學生是來自哪裡，總會有適合他們的活動。

健身中心擁有非常全面的健身設備，免費對學生開放。健身中心還經常組織很多戶外旅行，每個學生只需交很少的錢，就可以參與登山，劃船，滑雪等各種各樣的戶外運動。

每年的秋季是美式足球的季節，隊員，學生，當地群眾如火的熱情將金秋時節帶回炎炎夏日。總之，和其他美國公里州立大學相似，美國中田納西州立大學的校園生活總是豐富多彩的。

入學要求

1、學術成績要求：

學生在國內三年的大學平均成績GPA需達到3.0以上（GPA成績以美國GPA計算公式為准）。

2、語言要求：

雅思5.5分及以上

註：以上入學要求均為2020年標准，如有變動，請以美方學校最新要求為准。

項目費用參考

1、境內費用

1）本項目前3年在廣西大學學習，學費以廣西大學收費標准收取，4.2萬元人民幣/年， 3年後，如果不能出國，且在廣西大學繼續該項目原專業學習的，學費與之前一致，保持不變，廣西大學學習期間學費由廣西大學收取。

2）第三年赴美留學服務費，由美方院校合作代理方收取，服務費用為4980元人民幣，該服務費用僅限申請美國中田納西州立大學，不含接機費用及其他第三方費用，服務內容包括：留學前服務、入學通知書申請服務、留學簽證指導服務、行前培訓、境外對接與跟進等服務。

3）護照辦理費及赴美機票旅費等由學生自行承擔。

2、境外費用

1）達到美國績點GPA 3.0及以上的學生，可享受等同於美國田納西州內學生的學費標准，學費參考如下： （單位：美元）

學習階段

州內學生正常學費

減免的學費差價

每學分費用

約＄486

（2019年標准）

約＄564

赴美學習一年至少修

24個學分

約＄14234

約＄10966

2）注冊費：約$100/年；

3）住宿費：約$5000/學年，以個人實際消費為准；

4）餐飲費：約$6000/學年，以個人實際消費為准；

5）其他學雜費：約$1000/年，以個人實際消費為准；

6）國際學生健康保險費：約$1250/年。

本項目學生在美國中田納西州立大學所需費用總計（以在美國中田納西州立大學修讀24個學分計算）： 約$27584約合19.31萬元人民幣

備註：

1）美元匯率按照7.0計算（僅作參考，實際匯率以銀行實際公布為准）；

2）第四學年到美國中田納西州立大學需修讀學分數量應以當年中美兩校教學計劃為准；

3）以上費用為2019-2020年的收費標准，如有變動請以美方學校最新的收費要求為准。

招生問答

問：國際學院與廣西大學之間是什麼關系？學生上課地點和宿舍是在廣西大學校園內嗎？

答：國際學院隸屬於廣西大學，是廣西大學的25個學院之一，所有學生均納入廣西大學統一管理。學院位於廣西大學學校內，學生的上課地點及宿舍均在廣西大學校本部。

問：中美校際交流項目學生（以下簡稱項目學生）入學條件是什麼？考生如何填報志願？

答：本項目招生納入國家普通高等學校招生計劃，參加全國普通高等學校統一入學考試，按照省級招生辦公室公布的招生專業、招生代碼、招生計劃及錄取批次進行填報。錄取標准按廣西壯族自治區普通高校第一批次錄取分數線擇優錄取。

廣西大學在廣西區內招生為本科第一批，包括「10593廣西大學(普通類專業)」、 「40593 廣西大學（民族班）」和「60593 廣西大學 （中外合作）」3個代碼，相當於3個學校的代碼，如果3個均報考，則需在6個平行志願中填報3個代碼，「10593廣西大學(普通類專業)」為非中美校際交流專業，「60593 廣西大學 （中外合作）」為中美校際交流項目。

中美校際交流項目，只錄取填報有專業志願的考生，即考生填報了服從調劑也不會調劑到上述兩類項目中。

問：超過一本線想讀廣西大學某個專業，如錄取不上則選擇「中美校際交流項目」，怎麼填？

答：中美校際交流項目單項設置為「60593 廣西大學 （中外合作）」，例如有一名考生超過一本線30多分只想報讀「10593廣西大學(普通類專業)」中的經濟學類或者工商管理類較為熱門的專業，如錄取不上，則可選擇中美校際交流項目。

考生應該在平行志願中依次填報廣西大學(普通類專業)和廣西大學（中外合作）。根據往年錄取情況，中美校際交流項目在本科一批錄取批次的徵集志願中可能有計劃，請考生關注。

問：外方合作院校發放的證書是否可獲得教育部認證？

答：是，我校中美校際交流項目均通過國家及省級教育主管部門審批備案，外方合作院校發放的證書均可通過教育部認證機構認證。

問：中美校際交流項目的優勢是什麼？

答：1、優化配置全球優質教育資源：通過引進國外優質教育資源，與我校專業課程計劃充分融合，優化配置教育資源，為有志出國的優秀學生提供理想的求學渠道；2、先進的教學理念和教學方法：中美校際交流項目課程均經雙方高校共同制定教學計劃，並與國外大學課程緊密銜接,教學注重理論與實踐相結合，充分培養學生的創造性思維，引進國外先進教學方法，雙語教學或外語授課課程在中外項目的課程中佔了一定比例，此外，學校非常重視中外項目師資力量的建設，每年派送項目教師到國外學習，優質的教學資源為項目學生海外學習打下堅實的基礎，幫助學生更好地適應海外學習生活；3、中外高校文憑和學位：學生完成規定的學習任務且成績合格者，可獲得廣西大學和國外合作方院校分別頒發的中外高校文憑和學位證書；4、就業優勢：中美校際項目重在培養學生具有較強的與人溝通能力、協調能力、跨文化交際能力、解決實際問題能力和批判性思維能力，視野開闊，具有過硬外語水平的國際化復合型人才。「國際化復合型人才」一直倍受世界跨國企業及世界500強企業的青睞與追捧；5、降低留學成本：學生通過國內外分階段學習來獲得國內外雙方學校的畢業文憑和學位證書，從時間上來說是最短的，費用方面也比全部在境外學習同類課程整體費用要低很多，是成本最低的、最快捷獲得國內外文憑和學位的成才之路；6、優質的服務：學生無論在國內就讀還是在國外學習，雙方學校都會對項目學生整個學習過程提供全程優質服務，解決學生學習或生活上的問題。

學生感言

㈥ 數據科學與大數據技術專業考研有哪些推薦的學校

如下：

昆明理工大學、雲南財經大學、晉中學院、成都東軟學院、電子科技大學成都學院、湖北經濟學院、長春理工大學、浙江財經大學、重慶理工大學、佛山科學技術學院、廣東白雲學院、廣西科技大學、安順學院、貴州師范大學、貴州理工學院。

介紹

數據科學與大數據技術主要研究計算機科學和大數據處理技術等相關的知識和技能，從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）出發，對實際問題進行分析和解決。

例如：今日頭條通過演算法匹配個人更偏愛的信息內容，淘寶根據消費者日常購買行為等數據進行商品推薦，電子地圖根據過往交通情況數據為車輛規劃最優路線等。

㈦ 數據科學與大數據技術專業是干什麼的 前景怎麼樣

數據科學與大數據技術主要研究計算機科學和大數據處理技術等相關的知識和技能，從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）出發，對實際問題進行分析和解決。主要從事大數據技術、大數據研究、數據管理、數據挖掘、演算法工程、應用開發等工作。

數據科學與大數據技術專業前景

數據科學與大數據技術專業很不錯，前景比較樂觀，畢業生能在政府機構企業公司等從事大數據管理研究應用開發等方面的工作。同時可以考取軟體工程計算機科學與技術應用統計學等專業的研究生或出國深造。

大數據專業和計算機專業比較像，是注重實踐的專業。學生需要獨立編寫程序，對程序進行修改與調試，需要注意每一個細節才能順利查錯並運行程序。

大數據專業畢業後的去向

大數據人才的工作是，把海量信息採集、存儲、分析，挖掘出信息背後更多的價值，以更好地輔助企業、政府機關做出決策。

隨著大數據往各領域延伸發展，市場對統計學、數學方面的專業人才，數據分析、數據挖掘、人工智慧等偏軟體領域的需求加大。數據分析師/大數據分析培訓，加米穀大數據培訓機構，可預約現場試聽課，大數據開發零基礎班預報中。

大數據專業畢業生可以勝任大數據技術開發與應用，大數據運維和雲計算等工作，可以去大型互聯網公司就業，做前、後端開發、數據分析師、機器學習演算法工程師，App開發、智能游戲設計與開發、數據科學家等。

也可以進入各行各業，在銀行、電信、電力、交通等企事業單位，政府、信息產業及其他國民經濟部門，甚至醫療系統、媒體等單位，依託具體業務，從事大數據分析、大數據應用開發、大數據系統研發、數據可視化等相關工作。畢竟大數據作為一門技術，為具體行業的決策服務。

在國內來看，國家信息中心信息化研究部副主任、南海大數據應用研究院院長於施洋指出：「從地域分布，從各個省來說，北京排第一，東部沿海地區這些省份排在前面，在西南地區，四川、重慶、貴州這三個地方異軍突起，是我們大數據發展的第二個增長極。」

各省份大數據發展指數的排名中，貴州、重慶、四川，緊隨東部沿海省份，全部排進了前十名，領先任何一個中部省份。這主要是地方政策引領的結果，畢業生想從事和大數據相關的工作，也可以考慮去這些大數據發展比較好、政策支持比較多的地方。

㈧ 廣西大學國際學院正規嗎

正規。廣西大學國際學院成立於2018年6月。由原中國東盟研究院、中國東盟學院、中加國際學院、國際教育學院、廣西大學復雜性科學與大數據技術研究所等5個單位整合而成。國際學院作為廣西大學國際化的窗口，承擔留學生的招生與管理、人才培養等任務，國際學院結合區域發展趨勢，堅持特色化辦學、國際化發展的定位。

㈨ 大數據和大數據科學有什麼不同嗎

隨著互聯網的不斷發展，越來越多的人都在學習大數據技術，而今天我們就通過案例分析來了解一下，大數據與數據科學之間的區別都有哪些。
1、大數據
大數據(bigdata)是一種描述不和諧信息的方法，在將數據轉化為洞察力的過程中，組織必須處理這些難以處理的信息。
可視化為計算機系統提供了一個有趣的挑戰：數據集通常相當大，佔用了大量主內存、本地磁碟甚至遠程磁碟的容量。我們稱之為大數據問題。當數據集大到無法存放在主內存(核心存儲器)，或者甚至無法存儲在本地磁碟上時，常見的解決方案是擴充並獲取更多的資源。
將大數據視為一個概念，它突出了這樣一種挑戰：數據的規模和復雜性超出了傳統數據分析方法能夠處理的范圍。我們將大數據與傳統的「小」數據進行對比，包括其容量(我們擁有多少數據)、速度(產生與獲得數據的快慢)和多樣性(包括數字、文本、圖像、視頻等多種數據形態)。
如果大數據是用來描述當今信息復雜性的概念，那麼分析就可以幫助我們以主動的方式(預測性和規范性)來分析復雜性，而不是以被動的方式(即商業智能的范疇)來應對。
2、數據科學
與大數據相比，定義數據科學顯得不是一件輕而易舉的工作，因為在數據科學的眾多定義中，很少發現一致的描述。關於數據科學意味著什麼，以及它是否與分析完全不同，目前存在很多爭論。
還有一些人，甚至試圖通過討論數據科學家的工作來定義數據科學：數據科學家所需要的技能，他們所扮演的角色，他們所使用的工具和技術，他們工作的地方，以及他們的教育背景，等等。但這些並沒有對數據科學給出一個有意義的定義。
與其按照人(數據科學家)或他們所處理的問題來定義數據科學，不如將其定義如下：
數據科學是一門科學學科，它利用統計和數學等領域的定量方法以及現代技術，開發出用於發現模式、預測結果和為復雜問題找到佳解決方案的演算法。
數據科學和分析的區別在於，數據科學可以幫助甚至支持自動化實現對數據的分析，但是分析是一種以人為中心的策略，它充分利用各種工具，包括那些在數據科學中發現的工具，來理解事物現象之間的真正本質。
數據科學可能是這些概念中涉及面廣泛的，因為它關繫到處理「數據」的整個科學和實踐。我認為數據科學是由計算機科學家設計的分析學，但在實踐中，數據科學往往側重於對一般性宏觀問題的研究，而分析往往側重於解決特定行業或具體問題的挑戰