天津大數據科學家

『壹』 大數據以後的發展方向是什麼

大數據醫療應用場景豐富，前景廣闊

目前，醫療大數據的應用場景主要包括臨床決策支持、健康及慢病管理、支付和定價、醫葯研収、醫療管理，服務對象涵蓋居民、醫療服務機構、科研機構、醫療保險機構、公共健康管理部門等。

醫療大數據的潛在價值巨大，其應用有助於提高醫療服務質量、減少資源浪費、優化資源配置、控制騙保行為、改善自我健康管理等。

2019年7月25日，邦盛醫療裝備(天津)股份有限公司聯手天九共享，掀起移動體檢大數據浪潮。

2019年9月11日，德華安顧人壽保險有限公司與浪潮集團簽署戰略合作協議，雙方將在健康醫療大數據應用、健康管理、慢病防治等領域開展全面合作與實踐。

由於大數據在醫療管理、醫療研究等領域具有獨特優勢，越來越多醫療相關單位與大數據企業、醫療信息化公司合作，同時高等醫學類院校也紛紛成立大數據研究院，比如重慶醫科大學、南京醫科大學等，尤其是2018年4月28日，北京大學健康醫療大數據國家研究院在京成立，標志著醫療大數據在高校和醫院聯合研究方面走上了新的高度。

——以上數據來源參考前瞻產業研究院發布的《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

『貳』 澶ф暟鎹鍩硅鏈烘瀯鎺掑悕鍓嶅嶮

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『叄』 大數據時代的數據科學家培養實踐

大數據時代的數據科學家培養實踐

McKinsey公司預測到2018年，僅在美國本土就可能面臨缺乏19萬名具備深入分析數據能力人才的情況，同時具備通過分析大數據並為企業作出有效決策的數據的管理人員和分析師也有150萬人的缺口。大數據時代，最熱門的職業是數據科學家（Data Scientist），而不是傳統的信息科學家，也不是大數據工程師，為什麼呢？數據科學家的知識結構和培養體系是怎樣的？目前，被稱為數據科學家的大致有三類人：從事商業數據分析的人、從事科學數據分析的人、研究數據的人。但在解決一個大數據分析問題時，常常是來自數學與統計、計算機和業務領域的一個數據科學家團隊來完成。這說明，目前在大學沒有什麼專業具備了數據科學家所需要的知識，這是一個新問題。
數據科學家的知識體系結構，主要應由三方面構成：
數據科學基礎理論：數據科學的基礎理論和方法。包括數據相似性理論、數據測度論和計算理論，數據科學的基本研究方法，數據分類學與數據網路全書等等；科學研究的數據方法研究。探索各科學研究領域數據方法的共性問題，建立科學研究的數據方法；數據界探索。包括數據界的大小、數據的增長方式、數據真實性、數據增長對人類社會的影響等等，以及數據界數據安全、數據主權等等；大數據的復雜性研究，包括大數據本身的復雜性、大數據處理過程的復雜性以及處理大數據所涉及的知識體系的復雜性。
數據技術：大數據計算技術。設計適應大數據的計算模型、分布式架構等；大數據處理技術；數據獲取與整合、數據存儲與管理、數據訪問、數據展現、數據質量與價值分析、數據安全和隱私、數據溯源等技術；大數據分析技術。這是大數據的核心技術研究內容，主要包括先前數據挖掘與機器學習技術的改進和新技術的研究。新技術研究如數據網路挖掘（社會網路挖掘、異質網路挖掘等）。
領域業務知識：特定業務領域知識，並與數據技術有效結合。根據領域創新數據分析方法、提升應用技能，解決實際應用問題。因此，數據科學家應該是具備多種能力的跨界人才，數據科學人才培養體系應該是多層次多類型的。
2010年起，各國大學開始了數據科學人才培養工作。哥倫比亞大學從2011年起開設《數據科學導論》課程，並從2014年起設立碩士學位，2015年起設立博士學位；復旦大學從2010年開始招收數據科學博士研究生，並從2013年起開設研究生課程《數據科學》，2015年開始正式招收數據科學專業研究生以及本科第二專業學位。2015年10月，復旦大學大數據學院、大數據研究院正式成立。清華大學於2014年成立數據科學研究院，推出大數據碩士項目。
盡管國內大數據人才的培養已經起步，但值得注意的是，當前的數據科學家培養的基礎條件缺乏，需要重視數據科學人才培養的基礎條件建設，主要包括：計算條件——建設數據科學人才培養所需的計算能力，包括軟硬體環境；數據條件——數據是資源，也是數據科學人才培養的核心，需要建設豐富的數據資源環境；師資條件——這是目前相當缺乏的數據科學人才培養資源，也是影響未來數據科學人才培養成果的關鍵。
復旦大學數據科學家培養體系建設已初見成效，具體包括：系統化的培養體系——建立了包括青年數據科學家交流計劃、數據科學家博士後計劃、數據科學家研究生計劃、數據科學家本科第二專業計劃、軟體工程碩士大數據方向培養計劃和數據科學家訓練營計劃、數據科學FIST課程計劃，涵蓋了數據科學家培養的各個方面，是目前國際上最系統化的數據科學家培養計劃。
多學科的課程和師資隊伍——利用實驗室多學科團隊優勢，組織數據科學家培養課件編寫，內容涵蓋數學、計算機、金融、醫療、生物、管理、經濟、新聞等多學科領域，圍繞數據科學家所需要的數學基礎、計算機技能、領域知識和實踐經驗，設置課程和配置老師，使學生對數據科學的基本原理、方法、技術及領域應用具有深入的理解。
雄厚的基礎設施——建設形成了166TB的各類數據資源，涵蓋常用的科研實驗數據集，世界主要語種語料庫，以及交通、醫療、生物、證券期貨、社交網路與輿情、互聯網營銷、公共設施安全、天文和遙感等應用領域數據資源以及相應的計算資源和網路資源。

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『肆』 數據分析師的就業前景如何

數據分析師是一個發展前景非常好的工作，時代的發展決定了在未來，數據分析師將成為必不可少的一個工作崗位，如果大家能夠有幸進入到這個行業，那麼就好好珍惜，而對於那些還沒考慮未來就業方向的朋友來說，數據分析師絕對是一個不錯的選擇。

數據分析師在進階的道路上有多種選擇，可以成為數據技能超強的產品經理，也可以成為數據指導業務的運營VP，更可以進入到管理或者戰略層，而這些，都是在工作的過程中，開闊視野所帶給人們的。

技能要求

1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

『伍』 大數據「點將」，這些世界級大咖牛在哪

國際大咖全能王：柯克·伯爾尼(Kirk Borne)25位全球頂尖大數據科學家之一、博思艾倫高級數據科學家、天體物理學家和空間科學家柯克·伯爾尼現擔任博思艾倫（Booz AllenHamwuilton）公司高級數據科學家。被媒體評為25位全球頂尖大數據科學家之一，並在2014年被評為IBM大數據與分析英雄。除了任職於博思艾倫，他還是很多其它公司的顧問委員會成員。他在加州理工學院獲得了天體物理學博士學位，是一名天體物理學家和空間科學家，不愧為一個全能王。塔尖人物：馬克·范·雷蒙南(Mark van Rijmenam)全球十大頂尖大數據影響人物之一、知名大數據網站Datafloq創始人馬克·范·雷蒙南，全球十大頂尖大數據影響人物之一、著名演講家、博士。在大數據、數據區塊鏈、物聯網和顛覆性創新方面有很高的建樹：知名大數據網站Datafloq創始人、數字化領導力實驗室創建合夥人、荷蘭Data Donderdag大數據論壇聯合創始人，著有《Think Bigger: Developing a Successful Big Data Strategy for YourBusiness》。前瞻：傑克·肖(Jack Shaw)美國BBT公司總裁，美國數據區塊鏈委員會高級負責人、全球區塊鏈委員會高級顧問、高級戰略咨詢專家傑克·肖，作為當今世界極具前瞻性的世界著名未來學專家，傑克•肖致力於通過定量、定時、定性和其他科學方法，探討現代工業和科學技術的發展對人類社會的影響，擁有超過30年探索未來社會發展預測的研究經驗，專注領域包括新生技術，如大數據、AI、物聯網、3D列印技術、移動商務、數據分析等等，是世界5大頂尖科技未來學專家之一。