复杂性科学与大数据技术研究所

㈠ 大数据探究人类语言认知规律本质上是不是归纳法

1 大数据兴起预示逗信息时代地进入新阶段
1.1 看待大数据要有历史性的眼光
信息时代是相对于农业和工业时代而言的一段相当长的时间。不同时代的生产要素和社会发展驱动力有明显差别。信息时代的标志性技术发明是数字计算机、集成电路、光纤通信和互联网（万维网）。尽管媒体上大量出现逗大数据时代地的说法，但大数据、云计算等新技术目前还没有出现与上述划时代的技术发明可媲美的技术突破，难以构成一个超越信息时代的新时代。信息时代可以分成若干阶段，大数据等新技术的应用标志着信息社会将进入一个新阶段。
考察分析100年以上的历史长河可以发现，信息时代与工业时代的发展规律有许多相似之处。电气化时代与信息时代生产率的提高过程惊人地相似。都是经过20~30年扩散储备之后才有明显提高，分界线分别是1915年和1995年。笔者猜想，信息技术经过几十年的扩散储备后，21世纪的前30年可能是信息技术提高生产率的黄金时期。
1.2 从逗信息时代新阶段地的高度认识逗大数据地
中国已开始进入信息时代，但许多人的思想还停留在工业时代。经济和科技工作中出现的许多问题，其根源是对时代的认识不到位。18-19世纪中国落后挨打，根源是满清政府没有认识到时代变了，我们不能重犯历史性的错误。
中央提出中国进入经济逗新常态地以后，媒体上有很多讨论，但多数是为经济增速降低做解释，很少有从时代改变的角度论述逗新常态地的文章。笔者认为，经济新常态意味着中国进入了以信息化带动新型工业化、城镇化和农业现代化的新阶段，是经济和社会管理的跃迁，不是权宜之计，更不是倒退。
大数据、移动互联网、社交网络、云计算、物联网等新一代信息技术构成的IT架构逗第三平台地是信息社会进入新阶段的标志，对整个经济的转型有引领和带动作用。媒体上经常出现的互联网、创客、逗第二次机器革命地、逗工业4.0地等都与大数据和云计算有关。大数据和云计算是新常态下提高生产率的新杠杆，所谓创新驱动发展就是主要依靠信息技术促进生产率的提高。
1.3 大数据可能是中国信息产业从跟踪走向引领的突破口
中国的大数据企业已经有相当好的基础。全球十大互联网服务企业中国占有4席（阿里巴巴、腾讯、网络和京东），其他6个Top10 互联网服务企业全部是美国企业，欧洲和日本没有互联网企业进入Top10。这说明中国企业在基于大数据的互联网服务业务上已处于世界前列。在发展大数据技术上，我国有可能改变过去30年技术受制于人的局面，在大数据应用上中国有可能在全世界起到引领作用。
但是，企业的规模走在世界前列并不表示我国在大数据技术上领先。实际上，国际上目前流行的大数据主流技术没有一项是我国开创的。开源社区和众包是发展大数据技术和产业的重要途径，但我们对开源社区的贡献很小，在全球近万名社区核心志愿者中，我国可能不到200名。我们要吸取过去基础研究为企业提供核心技术不够的教训，加强大数据基础研究和前瞻技术研究，努力攻克大数据核心和关键技术。
2 理解大数据需要上升到文化和认识论的高度
2.1 数据文化是一种先进文化
数据文化的本质是尊重客观世界的实事求是精神，数据就是事实。重视数据就是强调用事实说话、按理性思维的科学精神。中国人的传统习惯是定性思维而不是定量思维。目前许多城市在开展政府数据开放共享工作，但是发现多数老百姓对政府要开放的数据并不感兴趣。要让大数据走上健康的发展轨道，首先要大力弘扬数据文化。本文讲的数据文化不只是大数据用于文艺、出版等文化产业，而是指全民的数据意识。全社会应认识到：信息化的核心是数据，只有政府和大众都关注数据时，才能真正理解信息化的实质；数据是一种新的生产要素，大数据的利用可以改变资本和土地等传统要素在经济中的权重。
有人将逗上帝与数据共舞地归纳为美国文化的特点之一，说的是美国人既有对神的诚意，又有通过数据求真的理性。美国从镀金时代到进步主义时期完成了数据文化的思维转变，南北战争之后人口普查的方法被应用到很多领域，形成了数据预测分析的思维方式。近百年来美国和西方各国的现代化与数据文化的传播渗透有密切关系，我国要实现现代化也必须强调数据文化。
提高数据意识的关键是要理解大数据的战略意义。数据是与物质、能源一样重要的战略资源，数据的采集和分析涉及每一个行业，是带有全局性和战略性的技术。从硬技术到软技术的转变是当今全球性的技术发展趋势，而从数据中发现价值的技术正是最有活力的软技术，数据技术与数据产业的落后将使我们像错过工业革命机会一样延误一个时代。
2.2 理解大数据需要有正确的认识论
历史上科学研究是从逻辑演绎开始的，欧几里得几何的所有定理可从几条公理推导出来。从伽利略和牛顿开始，科学研究更加重视自然观察和实验观察，在观察基础上通过归纳方法提炼出科学理论，逗科学始于观察地成为科学研究和认识论的主流。经验论和唯理论这两大流派都对科学的发展做出过重大贡献，但也暴露出明显的问题，甚至走入极端。理性主义走向极端就成为康德所批判的独断主义，经验主义走入极端就变成怀疑论和不可知论。
20世纪30年代，德国哲学家波普尔提出了被后人称为逗证伪主义地的认识论观点，他认为科学理论不能用归纳法证实，只能被试验发现的反例逗证伪地，因而他否定科学始于观察，提出逗科学始于问题地的著名观点[3]。证伪主义有其局限性，如果严格遵守证伪法则，万有引力定律、原子论等重要理论都可能被早期的所谓反例扼杀。但逗科学始于问题地的观点对当前大数据技术的发展有指导意义。
大数据的兴起引发了新的科学研究模式：逗科学始于数据地。从认识论的角度看，大数据分析方法与逗科学始于观察地的经验论较为接近，但我们要牢记历史的教训，避免滑入否定理论作用的经验主义泥坑。在强调逗相关性地的时候不要怀疑逗因果性地的存在；在宣称大数据的客观性、中立性的时候，不要忘了不管数据的规模如何，大数据总会受制于自身的局限性和人的偏见。不要相信这样的预言：逗采用大数据挖掘，你不需要对数据提出任何问题，数据就会自动产生知识地。面对像大海一样的巨量数据，从事数据挖掘的科技人员最大的困惑是，我们想捞的逗针地是什么看这海里究竟有没有逗针地看也就是说，我们需要知道要解决的问题是什么。从这个意义上讲，逗科学始于数据地与逗科学始于问题地应有机地结合起来。
对逗原因地的追求是科学发展的永恒动力。但是，原因是追求不完的，人类在有限的时间内不可能找到逗终极真理地。在科学的探索途中，人们往往用逗这是客观规律地解释世界，并不立即追问为什么有这样的客观规律。也就是说，传统科学并非只追寻因果性，也可以用客观规律作为结论。大数据研究的结果多半是一些新的知识或新的模型，这些知识和模型也可以用来预测未来，可以认为是一类局部性的客观规律。科学史上通过小数据模型发现一般性规律的例子不少，比如开普勒归纳的天体运动规律等；而大数据模型多半是发现一些特殊性的规律。物理学中的定律一般具有必然性，但大数据模型不一定具有必然性，也不一定具有可演绎性。大数据研究的对象往往是人的心理和社会，在知识阶梯上位于较高层，其自然边界是模糊的，但有更多的实践特征。大数据研究者更重视知行合一，相信实践论。大数据认识论有许多与传统认识论不同的特点，我们不能因其特点不同就否定大数据方法的科学性。大数据研究挑战了传统认识论对因果性的偏爱，用数据规律补充了单一的因果规律，实现了唯理论和经验论的数据化统一，一种全新的大数据认识论正在形成。
3 正确认识大数据的价值和效益
3.1 大数据的价值主要体现为它的驱动效应
人们总是期望从大数据中挖掘出意想不到的逗大价值地。实际上大数据的价值主要体现在它的驱动效应，即带动有关的科研和产业发展，提高各行各业通过数据分析解决困难问题和增值的能力。大数据对经济的贡献并不完全反映在大数据公司的直接收入上，应考虑对其他行业效率和质量提高的贡献。大数据是典型的通用技术，理解通用技术要采用逗蜜蜂模型地：蜜蜂的效益主要不是自己酿的蜂蜜，而是蜜蜂传粉对农业的贡献。
电子计算机的创始人之一冯·诺依曼曾指出：逗在每一门科学中，当通过研究那些与终极目标相比颇为朴实的问题，发展出一些可以不断加以推广的方法时，这门学科就得到了巨大的进展。地我们不必天天期盼奇迹出现，多做一些逗颇为朴实地的事情，实际的进步就在扎扎实实的努力之中。媒体喜欢宣传一些令人惊奇的大数据成功案例，对这些案例我们应保持清醒的头脑。据Intel中国研究院首席工程师吴甘沙在一次报告中透露，所谓逗啤酒加尿布地的数据挖掘经典案例，其实是Teradata公司一位经理编出来的逗故事地，历史上并没有发生过[4]。即使有这个案例，也不说明大数据分析本身有什么神奇，大数据中看起来毫不相关的两件事同时或相继出现的现象比比皆是，关键是人的分析推理找出为什么两件事物同时或相继出现，找对了理由才是新知识或新发现的规律，相关性本身并没有多大价值。
有一个家喻户晓的寓言可以从一个角度说明大数据的价值：一位老农民临终前告诉他的3个儿子，他在他家的地中埋藏了一罐金子，但没有讲埋在哪里。
他的儿子们把他家所有的地都深挖了一遍，没有挖到金子，但由于深挖了土地，从此庄稼收成特别好。数据收集、分析的能力提高了，即使没有发现什么普适的规律或令人完全想不到的新知识，大数据的价值也已逐步体现。
3.2 大数据的力量来自逗大成智慧地
每一种数据来源都有一定的局限性和片面性，只有融合、集成各方面的原始数据，才能反映事物的全貌。事物的本质和规律隐藏在各种原始数据的相互关联之中。不同的数据可能描述同一实体，但角度不同。对同一个问题，不同的数据能提供互补信息，可对问题有更深入的理解。因此在大数据分析中，汇集尽量多种来源的数据是关键。
数据科学是数学（统计、代数、拓扑等）、计算机科学、基础科学和各种应用科学融合的科学，类似钱学森先生提出的逗大成智慧学地[5]。钱老指出：逗必集大成，才能得智慧地。大数据能不能出智慧，关键在于对多种数据源的集成和融合。IEEE计算机学会最近发布了2014年的计算机技术发展趋势预测报告，重点强调逗无缝智慧（seamless intelligence）地。发展大数据的目标就是要获得协同融合的逗无缝智慧地。单靠一种数据源，即使数据规模很大，也可能出现逗瞎子摸象地一样的片面性。数据的开放共享不是锦上添花的工作，而是决定大数据成败的必要前提。
大数据研究和应用要改变过去各部门和各学科相互分割、独立发展的传统思路，重点不是支持单项技术和单个方法的发展，而是强调不同部门、不同学科的协作。数据科学不是垂直的逗烟囱地，而是像环境、能源科学一样的横向集成科学。
3.3 大数据远景灿烂，但近期不能期望太高
交流电问世时主要用作照明，根本想象不到今天无处不在的应用。大数据技术也一样，将来一定会产生许多现在想不到的应用。我们不必担心大数据的未来，但近期要非常务实地工作。人们往往对近期的发展估计过高，而对长期的发展估计不足。Gartner公司预测，大数据技术要在5~10年后才会成为较普遍采用的主流技术，对发展大数据技术要有足够的耐心。
大数据与其他信息技术一样，在一段时间内遵循指数发展规律。指数发展的特点是，从一段历史时期衡量（至少30年），前期发展比较慢，经过相当长时间（可能需要20年以上）的积累，会出现一个拐点，过了拐点以后，就会出现爆炸式的增长。但任何技术都不会永远保持逗指数性地增长，一般而言，高技术发展遵循Gartner公司描述的技术成熟度曲线（hype cycle），最后可能进入良性发展的稳定状态或者走向消亡。
需要采用大数据技术来解决的问题往往都是十分复杂的问题，比如社会计算、生命科学、脑科学等，这些问题绝不是几代人的努力就可以解决的。宇宙经过百亿年的演化，才出现生物和人类，其复杂和巧妙堪称绝伦，不要指望在我们这一代人手中就能彻底揭开其奥妙。展望数百万年甚至更长远的未来，大数据技术只是科学技术发展长河中的一朵浪花，对10~20年大数据研究可能取得的科学成就不能抱有不切实际的幻想。
4 从复杂性的角度看大数据研究和应用面临的挑战
大数据技术和人类探索复杂性的努力有密切关系。20世纪70年代，新三论（耗散结构论、协同论、突变论）的兴起对几百年来贯穿科学技术研究的还原论发起了挑战。1984年盖尔曼等3位诺贝尔奖得主成立以研究复杂性为主的圣菲研究所，提出超越还原论的口号，在科技界掀起了一场复杂性科学运动。虽然雷声很大，但30年来并未取得预期的效果，其原因之一可能是当时还没有出现解决复杂性的技术。
集成电路、计算机与通信技术的发展大大增强了人类研究和处理复杂问题的能力。大数据技术将复杂性科学的新思想发扬光大，可能使复杂性科学得以落地。复杂性科学是大数据技术的科学基础，大数据方法可以看作复杂性科学的技术实现。大数据方法为还原论与整体论的辩证统一提供了技术实现途径。大数据研究要从复杂性研究中吸取营养，从事数据科学研究的学者不但要了解20世纪的逗新三论地，可能还要学习与超循环、混沌、分形和元胞自动机等理论有关的知识，扩大自己的视野，加深对大数据机理的理解。
大数据技术还不成熟，面对海量、异构、动态变化的数据，传统的数据处理和分析技术难以应对，现有的数据处理系统实现大数据应用的效率较低，成本和能耗较大，而且难以扩展。这些挑战大多来自数据本身的复杂性、计算的复杂性和信息系统的复杂性。
4.1 数据复杂性引起的挑战
图文检索、主题发现、语义分析、情感分析等数据分析工作十分困难，其原因是大数据涉及复杂的类型、复杂的结构和复杂的模式，数据本身具有很高的复杂性。目前，人们对大数据背后的物理意义缺乏理解，对数据之间的关联规律认识不足，对大数据的复杂性和计算复杂性的内在联系也缺乏深刻理解，领域知识的缺乏制约了人们对大数据模型的发现和高效计算方法的设计。形式化或定量化地描述大数据复杂性的本质特征及度量指标，需要深入研究数据复杂性的内在机理。人脑的复杂性主要体现在千万亿级的树突和轴突的链接，大数据的复杂性主要也体现在数据之间的相互关联。理解数据之间关联的奥秘可能是揭示微观到宏观逗涌现地规律的突破口。大数据复杂性规律的研究有助于理解大数据复杂模式的本质特征和生成机理，从而简化大数据的表征，获取更好的知识抽象。为此，需要建立多模态关联关系下的数据分布理论和模型，理清数据复杂度和计算复杂度之间的内在联系，奠定大数据计算的理论基础。
4.2 计算复杂性引起的挑战
大数据计算不能像处理小样本数据集那样做全局数据的统计分析和迭代计算，在分析大数据时，需要重新审视和研究它的可计算性、计算复杂性和求解算法。大数据样本量巨大，内在关联密切而复杂，价值密度分布极不均衡，这些特征对建立大数据计算范式提出了挑战。对于PB级的数据，即使只有线性复杂性的计算也难以实现，而且，由于数据分布的稀疏性，可能做了许多无效计算。
传统的计算复杂度是指某个问题求解时需要的时间空间与问题规模的函数关系，所谓具有多项式复杂性的算法是指当问题的规模增大时，计算时间和空间的增长速度在可容忍的范围内。传统科学计算关注的重点是，针对给定规模的问题，如何逗算得快地。而在大数据应用中，尤其是流式计算中，往往对数据处理和分析的时间、空间有明确限制，比如网络服务如果回应时间超过几秒甚至几毫秒，就会丢失许多用户。大数据应用本质上是在给定的时间、空间限制下，如何逗算得多地。从逗算得快地到逗算得多地，考虑计算复杂性的思维逻辑有很大的转变。所谓逗算得多地并不是计算的数据量越大越好，需要探索从足够多的数据，到刚刚好的数据，再到有价值的数据的按需约简方法。
基于大数据求解困难问题的一条思路是放弃通用解，针对特殊的限制条件求具体问题的解。人类的认知问题一般都是NP难问题，但只要数据充分多，在限制条件下可以找到十分满意的解，近几年自动驾驶汽车取得重大进展就是很好的案例。为了降低计算量，需要研究基于自举和采样的局部计算和近似方法，提出不依赖于全量数据的新型算法理论，研究适应大数据的非确定性算法等理论。
4.3 系统复杂性引起的挑战
大数据对计算机系统的运行效率和能耗提出了苛刻要求，大数据处理系统的效能评价与优化问题具有挑战性，不但要求理清大数据的计算复杂性与系统效率、能耗间的关系，还要综合度量系统的吞吐率、并行处理能力、作业计算精度、作业单位能耗等多种效能因素。针对大数据的价值稀疏性和访问弱局部性的特点，需要研究大数据的分布式存储和处理架构。
大数据应用涉及几乎所有的领域，大数据的优势是能在长尾应用中发现稀疏而珍贵的价值，但一种优化的计算机系统结构很难适应各种不同的需求，碎片化的应用大大增加了信息系统的复杂性，像昆虫种类一样多（500多万种）的大数据和物联网应用如何形成手机一样的巨大市场，这就是所谓逗昆虫纲悖论地[6]。为了化解计算机系统的复杂性，需要研究异构计算系统和可塑计算技术。
大数据应用中，计算机系统的负载发生了本质性变化，计算机系统结构需要革命性的重构。信息系统需要从数据围着处理器转改变为处理能力围着数据转，关注的重点不是数据加工，而是数据的搬运；系统结构设计的出发点要从重视单任务的完成时间转变到提高系统吞吐率和并行处理能力，并发执行的规模要提高到10亿级以上。构建以数据为中心的计算系统的基本思路是从根本上消除不必要的数据流动，必要的数据搬运也应由逗大象搬木头地转变为逗蚂蚁搬大米地。
5 发展大数据应避免的误区
5.1 不要一味追求逗数据规模大地
大数据主要难点不是数据量大，而是数据类型多样、要求及时回应和原始数据真假难辨。现有数据库软件解决不了非结构化数据，要重视数据融合、数据格式的标准化和数据的互操作。采集的数据往往质量不高是大数据的特点之一，但尽可能提高原始数据的质量仍然值得重视。脑科学研究的最大问题就是采集的数据可信度差，基于可信度很差的数据难以分析出有价值的结果。
一味追求数据规模大不仅会造成浪费，而且效果未必很好。多个来源的小数据的集成融合可能挖掘出单一来源大数据得不到的大价值。应多在数据的融合技术上下功夫，重视数据的开放与共享。所谓数据规模大与应用领域有密切关系，有些领域几个PB的数据未必算大，有些领域可能几十TB已经是很大的规模。
发展大数据不能无止境地追求逗更大、更多、更快地，要走低成本、低能耗、惠及大众、公正法治的良性发展道路，要像现在治理环境污染一样，及早关注大数据可能带来的逗污染地和侵犯隐私等各种弊端。
5.2 不要逗技术驱动地，要逗应用为先地
新的信息技术层出不穷，信息领域不断冒出新概念、新名词，估计继逗大数据地以后，逗认知计算地、逗可穿戴设备地、逗机器人地等新技术又会进入炒作高峰。我们习惯于跟随国外的热潮，往往不自觉地跟着技术潮流走，最容易走上逗技术驱动地的道路。实际上发展信息技术的目的是为人服务，检验一切技术的唯一标准是应用。我国发展大数据产业一定要坚持逗应用为先地的发展战略，坚持应用牵引的技术路线。技术有限，应用无限。各地发展云计算和大数据，一定要通过政策和各种措施调动应用部门和创新企业的积极性，通过跨界的组合创新开拓新的应用，从应用中找出路。
5.3 不能抛弃逗小数据地方法
流行的逗大数据地定义是：无法通过目前主流软件工具在合理时间内采集、存储、处理的数据集。这是用不能胜任的技术定义问题，可能导致认识的误区。按照这种定义，人们可能只会重视目前解决不了的问题，如同走路的人想踩着自己身前的影子。其实，目前各行各业碰到的数据处理多数还是逗小数据地问题。我们应重视实际碰到的问题，不管是大数据还是小数据。
统计学家们花了200多年，总结出认知数据过程中的种种陷阱，这些陷阱不会随着数据量的增大而自动填平。大数据中有大量的小数据问题，大数据采集同样会犯小数据采集一样的统计偏差。Google公司的流感预测这两年失灵，就是由于搜索推荐等人为的干预造成统计误差。
大数据界流行一种看法：大数据不需要分析因果关系、不需要采样、不需要精确数据。这种观念不能绝对化，实际工作中要逻辑演绎和归纳相结合、白盒与黑盒研究相结合、大数据方法与小数据方法相结合。
5.4 要高度关注构建大数据平台的成本
目前全国各地都在建设大数据中心，吕梁山下都建立了容量达2 PB以上的数据处理中心，许多城市公安部门要求存储3个月以上的高清监控录像。这些系统的成本都非常高。数据挖掘的价值是用成本换来的，不能不计成本，盲目建设大数据系统。什么数据需要保存，要保存多少时间，应当根据可能的价值和所需的成本来决定。大数据系统技术还在研究之中，美国的E级超级计算机系统要求能耗降低1 000倍，计划到2024年才能研制出来，用现在的技术构建的巨型系统能耗极高。
我们不要攀比大数据系统的规模，而是要比实际应用效果，比完成同样的事消耗更少的资源和能量。先抓老百姓最需要的大数据应用，因地制宜发展大数据。发展大数据与实现信息化的策略一样：目标要远大、起步要精准、发展要快速。

㈡ 大数据 、云计算、互联网等是怎么样实现价值

其实我个人觉得大数据云计算确实能给互联网公司带来很多的好处，但是这个大数专据云计算刚刚推出来的时属候，其实很多大公司CEO都不是特别的看好，只是被他们的手下忽悠了一下，就去搞了这样的东西，但是搞完之后他们才发现原来大数据和云计算真的是非常不错的。

就像淘宝这个公司我们都是知道的，这个大数据跟云计算是有什么用呢？就是通过大家长时间或者是大量的点击某个商品之后，他会知道，你到底喜欢什么样的商品，这就是大数据跟云计算来帮你计算出来的东西，然后这样的话你就可以看到你喜欢的东西的概率会多一点，然后也会增加他们的销量，这就是大数据云计算给他们带来的一个好处。

㈢ 复杂性科学系统科学有哪些内容

不得不说你一下把我搞蒙了，复杂性科学是一类，系统科学是另一类。你把他们放在一起，这从学术的角度就不妥当了。
1、理论概念
1.1、系统科学是以系统为研究对象的基础理论和应用开发的学科组成的学科群。它着重考察各类系统的关系和属性，揭示其活动规律，探讨有关系统的各种理论和方法。系统科学的理论和方法正在从自然科学和工程技术向社会科学广泛转移。人们将系统科学与哲学相互作用，探讨系统科学的哲学问题，形成了系统哲学。
1.2、复杂性科学是指以复杂性系统为研究对象，以超越还原论为方法论特征，以揭示和解释复杂系统运行规律为主要任务，以提高人们认识世界、探究世界和改造世界的能力为主要目的的一种“学科互涉”(inter—disciplinary)的新兴科学研究形态。
这么说吧，兴起于20世纪80年代的复杂性科学，是系统科学发展的新阶段，也是当代科学发展的前沿领域之一。复杂性科学的发展，不仅引发了自然科学界的变革，而且也日益渗透到哲学、人文社会科学领域。复杂性科学在研究方法论上的突破和创新。在某种意义上，甚至可以说复杂性科学带来的首先是一场方法论或者思维方式的变革。
2、内容分类
2.1、系统科学即以系统思想为中心、综合多门学科的内容而形成的一个新的综合性科学门类。系统科学按其发展和现状，可分为狭义和广义两种。
狭义的系统科学一般是指贝塔朗菲著作《一般系统论：基础、发展和应用》中所提出的将"系统"的科学、数学系统论、系统技术、系统哲学三个方面归纳而成的学科体系。
广义的系统科学包括系统论、信息论、控制论、耗散结构论、协同学、突变论、运筹学、模糊数学、物元分析、泛系方法论、系统动力学、灰色系统论、系统工程学、计算机科学、人工智能学、知识工程学、传播学等一大批学科在内，是20世纪中叶以来发展最快的一大门综合性科学。
2.2、复杂性科学研究主流发展的三个阶段主要是指：埃德加·莫兰的学说、普利高津的布鲁塞尔学派、圣塔菲研究所的理论。
莫兰复杂性思想的核心是他所说的“来自噪声的有序”的原则，在这个原理里，无序性是必要条件而不是充分条件，它必须与已有的有序性因素配合才能产生现实的有序性或更高级的有序性。这条原理打破了有关有序性和无序性相互对立和排斥的传统观念，指出它们在一定条件下可以相互为用，共同促进系统的组织复杂性的增长。
简而言之就是“动态有序的现象”的本质解释。
普利高津的布鲁塞尔学派 比莫兰稍晚，在这个学派里，复杂性科学是作为经典科学的对立物和超越者被提出来的。普利高津紧紧抓住的核心问题就是经典物理学在它的静态的、简化的研究方式中从不考虑“时间”这个参量的作用，从而把物理过程看成是可逆的。实际上，普利高津并没有提出一个明确的“复杂性”的定义，他提出的复杂性的理论主要是揭示物质进化过程的理化机制的不可逆过程的理论，即耗散结构理论。
圣塔菲研究所的理论，其复杂性观念与莫兰和普利高津的复杂性观念有很大的区别。
例如：：“在研究任何复杂适应系统的进化时，最重要的是要分清这三个问题：基本规则、被冻结的偶然事件以及对适应进行的选择。”这句话就表明他们认为事物的有效复杂性只受基本规律少许影响，大部分影响来自“冻结的偶然事件”（是指一些在物质世界发展的历史过程中其后果被固定下来并演变为较高级层次上的特殊规律的事件，这些派生的规律包含着历史特定条件和偶然因素的影响。）。
另外，复杂系统的适应性特征，即它们能够从经验中提取有关客观世界的规律性的东西作为自己行为方式的参照，并通过实践活动中的反馈来改进自己对世界的规律性的认识。也就是说，系统不是被动地接受环境的影响，而是能够主动地对环境施加影响。
结论：复杂性科学研究的焦点不是客体的或环境的复杂性，而是主体自身的复杂性—— 主体复杂的应变能力以及与之相应的复杂的结构。
3、流派
由于我掌握的资料较少，系统科学的流派没搞明白，在这里只有复杂性科学的流派
3、1复杂性科学主要包括：早期研究阶段的一般系统论、控制论、人工智能；后期研究阶段的耗散结构理论、协同学、超循环理论、突变论、混沌理论、分形理论和元胞自动机理论。
4、方法论
方法论也只介绍复杂性科学的内容
4.1、 非线性、不确定性、自组织性、涌现性。

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最后，由于我的能力有限，对此没有帮助你表示遗憾

㈣ 数据科学与大数据技术考研方向有哪些

数据科学与大数据技术考研方向数据科学与大数据技术专业考研可以考本专业(数据科学与大数据技术专业)、智能科学与技术专业、国际经济与贸易专业等。数据科学与大数据技术专业培养具有从事数据科学与大数据相关的软硬件及网络的研究、设计、开发以及综合应用的高级工程技术人才。数据科学与大数据技术是研究和分析数据，从海量数据中提炼出有效信息的一门科学，伴随着大数据产业的蓬勃发展而受到越来越多的关注。数据科学与大数据技术专业以数学、统计学和计算机科学与技术以及专业领域知识等为理论基础，以数据采集和处理、数据建模与计算、数据分析与统计学推断等为主要研究内容，并能够将数据科学专业的知识和方法应用于测绘、遥感、生物学、医学、经济学等其他学科中。

㈤ 广西大学2020年中美校际交流项目招生简章

学校简介

广西大学是广西办学历史最悠久、规模最大的综合性大学，是广西唯一的国家“211工程”建设学校，中西部高校提升综合实力计划建设高校、世界一流学科建设高校，教育部和广西壮族自治区人民政府合建的“部区合建”高校。现有1个“世界一流”建设学科、2个“部区合建”一流学科群，2个国家重点学科，1个国家重点（培育）学科；17个一级学科博士学位授权点，39个一级学科硕士学位授权点，26个硕士专业学位授权类别和10个博士后科研流动站。有1个国家重点实验室、1个省部共建国家重点实验室培育基地和1个国家级国际科技合作基地，2个省部共建协同创新中心，3个教育部重点实验室和工程研究中心,1个教育部战略研究基地,1个教育部区域与国别研究基地,1个国家林业局重点实验室，和一批广西重大科技创新基地、重点实验室、工程技术研究中心、农业良种培育中心等。有4个广西“2011协同创新中心和培育基地”，1个广西人文社会科学重点研究基地、20个广西高校重点实验室，6个广西高校人文社会科学重点研究基地。现有院士1人、双聘院士5人、“973”项目首席科学家1人、教育部“长江学者”特聘教授6人、教育部“长江学者”讲座教授1人、国家“杰出青年基金”获得者4人、国家“百千万人才工程”人选11人、国家“杰出专业技术人才”2人、中国科学院“国外引进杰出人才”(百人计划)人选8人、国家海外高层次人才引进计划8人、国家“有突出贡献中青年专家”7名、全国文化名家暨“四个一批”人才2人、科技部“中青年科技创新领军人才”1人、教育部“新世纪优秀人才支持计划”人选7人、鲁迅文学奖获得者1人，享受国务院政府特殊津贴专家36人。

学院简介

广西大学国际学院成立于2018年6月，由原中国-东盟研究院，中国-东盟学院、中加国际学院、国际教育学院、广西大学复杂性科学与大数据技术研究所等5个单位整合而成，承担着广西大学国际化战略的重要任务，主要负责广西大学与美国、法国、加拿大等知名大学的交流与合作、全校留学生的招生与管理，对外汉语教学与国际教育事务。

国际学院是广西大学国际化的窗口，学院结合区域发展趋势，坚持特色化办学。目前，国际学院拥有中方教职工117名，外籍教师9名，在读中国学生790名，研究生39名，本科生751名，招收管理全校留学生2267名。

同时，国际学院作为中国—东盟区域发展省部共建协同创新中心人才培养基地的创新载体，不断吸收和学习协同创新中心的各项研究成果。中国—东盟区域发展省部共建协同创新中心于2015年在北京第二轮组建，中心共有49支共353人的研究团队，分别由协同创新中心主任、首席科学家担任主要负责人，分布在10个协同创新平台中。目前，中心已产出了近200项应用成果和900多项高水平理论成果。这些成果均具有重要的经济和社会效益，为政府制定有关中国—东盟区域发展的重大项目决策提供了理论依据和支持，也为我国现代化建设、经济理论创新和话语体系构建做出了贡献。

此外，国际学院下属的中国-东盟信息港大数据研究院2018年7月，经自治区政府批准，正式建立。到目前为止，大数据研究院已与阿里云、网络、华为、中科院计算所、中国科学院大学、北京航空航天大学、北京邮电大学、中科院软件中心、中国­—东盟信息港建立了合作关系，共同建设中国—东盟合作大数据平台。大数据研究院于2018年获广西创新驱动发展专项（科技重大专项）立项，资助金额1100万元，将建设中国—东盟金融合作大数据平台，构建以数据挖掘为关键要素和以区块链为关键技术的中国—东盟合作数字经济。此外，大数据研究正规划建设澜沧江—湄公河流域生态与经济大数据平台、中新互联互通陆海贸易新通道数据库、《一带一路海上合作设想》中的“泛南海合作”全息数据库平台、人工智能技术应用与“数字广西”大数据平台以及全球价值链与中国—东盟生产贸易链大数据平台。

经过长期建设发展，国际学院现有全国文化名家暨“四个一批”人才1人，国家级有突出贡献的中青年专家1人，中国科学院百人计划人选1人，“八桂学者”2人，广西C类高层次人才3人，君武学者1人，享受政府特殊津贴专家2人，教育部“长江学者与创新团队发展计划” 创新团队1支、教育部省部共建人文社科类协同创新中心1个、教育部科技委战略研究基地1个、数字广西建设标杆引领重点支撑平台及自治区工程研究中心1个、教育部国别和区域研究基地11个。

国际学院拥有一流的海外教育资源，一流的中外教学科研队伍，一流的教学设施，一流的国际化学习环境，一流的教学和管理体系，学院不断借鉴和融合先进办学理念、创新人才培养模式，为区域社会经济文化发展服务，同时，利用自身国际化水平以及科研平台优势，培养具有国际视野的高素质复合型人才。此外，在中国—东盟区域发展省部共建协同创新中心，中国-东盟大学智库联盟以及中国—东盟金融合作学院三大平台的支持下，中美校际交流项目学生将有机会优先于其他学生，参与到两个研究平台的科研项目和国际科技合作项目中, 每个参与项目的本科生都会有1名导师指导，实行本科生导师制。

近年来，广西大学国际学院教学科研人员共发表论文775篇，出版学术专著192册，提交综合研究报告215份，主持各类科研项目203项（其中国家级、省部级科研项目73项），获得教育部高等学校科学研究优秀成果奖、安子介国际贸易研究奖、自治区社科优秀成果奖等省部级成果奖54项，自治区决策咨询成果奖等其他奖项30多项，在学术界和社会上产生了较大影响，研究成果居国内领先水平。

自十八大召开以来，共有48项“东盟”有关成果入选《教育部社会科学委员会专家建议》、《教育部成果摘报》和《中共中央对外联络部当代世界研究参阅资料》、《教育部简报》等中央内参或要报，27项政策建议获得中共中央政治局常委、政治局委员、国务院、自治区领导批示，为国家相关部门提供了对外合作特别是中国与东盟合作领域的决策咨询，发挥了重要智囊和参谋作用。

广西大学国际学院下属的中国—东盟研究院拥有多个成果展示平台，主要包括《中国—东盟研究》、《国别舆情周报》、《中国—东盟涉华舆情》、《国别专题分析》、《ASEAN舆情周报》、《中国—东盟舆情半月谈》、《中国—东盟研究观察》、《中国—东盟政治、经济、社会周刊》、《中国—东盟研究成果摘报》等重要刊物，以及《中国—东盟合作发展报告》、中国—东盟研究院文库和学术论坛刊物。

招生信息

广西大学国际学院负责全校国际合作项目以及留学生的招生与管理、对外汉语教学等国际教育事务。国际学院与中国-东盟金融合作学院共同完成对中美校际交流项目的培养方案实施。中国-东盟金融合作学院以多种形式引进海内外高端金融人才，组建一流师资团队，依托广西大学金融学科开展高层次人才金融学历教育，与宽口径、厚基础的应用经济学本科大类培养体系相衔接，为中美校际交流项目提供更加完善的培养体系。

2020年，广西大学在中美校际交流项目2个专业招生：

广西大学中美校际交流项目专业基本信息

专业名称

文凭和学位证书

学制（年）

学费

（万元/年）

合作院校

金融学

广西大学普通本科毕业证书和学士学位证书（学生的成绩单、教育部学籍学历信息管理平台和学位授予信息（备案）系统上将标注“中外校际交流项目”）、美国中田纳西州立大学硕士学位证书

3+1+1

4.2

美国中田纳西州立大学

工商管理

根据广西大学与美方合作院校的《合作协议》，广西大学将为学习期满并达到广西大学毕业要求和学位授予要求的学生颁发广西大学普通本科毕业证书和学士学位证书[学生的成绩单、教育部学籍学历信息管理平台和学位授予信息（备案）系统上将标注“中外校际交流项目”]。在广西大学学习期间，学费为4年一贯制收费，每年4.2万元。

中美校际交流项目（中方普通本科毕业证书和学士学位证书、美方硕士学位证书）

本项目是广西大学与美国中田纳西州立大学合作举办的校际交流项目，在金融学、工商管理2个专业招生。项目学生将需要在广西大学学习至少三年的课程，前三年学习成绩合格达到中田纳西州立大学录取条件的学生，第四年赴中田纳西州立大学接受大学教育。学生在美国学习第一年完成所有要求课程后可颁发美国文化教育结业证书，在中田纳西州立大学完成的课程可在广西大学进行学分转换，以满足广西大学本科毕业和学士学位的要求。同时，赴中田纳西州立大学学习的项目学生，在第一年课程成绩符合要求的情况下，将有资格学习中田纳西州立大学硕士学位课程，按规定圆满完成学业并达到两校毕业和学位要求成绩合格的学生将能够在五年内获得广西大学普通本科毕业证书和学士学位证书（学生的成绩单、教育部学籍学历信息管理平台和学位授予信息（备案）系统上将标注“中外校际交流项目”）以及中田纳西州立大学的硕士学位证书。

1.金融学专业

培养目标：培养具有良好的职业道德和社会适应能力，具有市场经济意识和实践能力，具有创新意识和全球化视野，熟悉中国和美国金融市场，在国际化方面具有独特竞争优势，能适应金融学科理论及实践发展要求的“应用型、创新性、国际化”复合型金融人才。

主要课程：英语（雅思标准）、国际金融、商务沟通、微观经济学（全英）、宏观经济学（全英）、统计学、会计学、财政学、国际贸易学、计量经济学、财务报表分析、金融学、公司金融、商业银行经营管理、投资学等。

培养特色：一是由中美联合培养，在美国的学习经历较好地开拓了学生的国际视野，同时，实现中美课程的结合与对比式教学。培养方案既依照中国金融学的国家标准制定，又结合了美国对金融专业的培养要求。使学生熟悉中国和美国有关金融、经济的方针、政策和法规。二强化国际化背景下金融从业人员素质的培养，既有以雅思为基础的英语课程、跨文化交流课程，又有相当比例全英文专业授课。使学生具有较高的英语水平，能熟练读、写、听、说和查阅英文文献， 能胜任专业论文、各类应用文体的写作并具有较强的国际商务谈判能力。三是注重创新创业能力的培养，在基础的金融专业课程上，增加了创新创业课程。四是强化理论联系实际的能力培养，除了培养方案增设理论与实践相结合的特色课程外，在增中了社会实践的学分，使学生具有处理经济管理业务的基本能力和运用金融学知识解决实际金融问题的能力。五是注重与经济前沿问题的结合，在选修课中加入了互联网金融、金融大数据分析、区块链等内容，使学生了解金融理论前沿和世界经济金融的发展动态。

毕业生适合在人民银行、银监会、保监会、金融办等金融监管机构以及商业银行、证券公司、保险公司、交易所、基金公司等金融企业从事管理、研究、业务等方面的工作，也适合在高校、企业、以及世界金融机构从事教学、科研、财务、管理等工作。

2.工商管理专业

培养目标：本专业人才培养目标，一是具备良好的英语交流与应用能力，有国际化的视野；二是掌握国际经济发展与跨国企业经营管理知识，具备初步的全球化商务能力；三是熟练掌握与运用计划、组织、领导与控制等基本管理职能工作的概念、理论、方法与技术；四是熟悉与胜任企业营销、财务与会计、人力资源管理和生产运作管理工作原理与流程；五是初步具备能超出单个企业职能部门、从企业整体发展的角度规划部门工作的战略管理意识与能力；六是具备良好社会道德情操、敢于创新创业的企业家精神气质，并熟练掌握与运用创业管理过程的基本技能与方法，具有一定创业实践体验与操作能力；七是掌握从事工商管理学研究的基本研究方法与技术；八是初步具备国际化创业的技能与能力。

主要课程：英语（雅思标准）、战略管理、创业管理、综合业务会计调查、人力资源管理、市场营销学、财务管理、会计学、金融学、企业家精神与创新、管理研究方法、运营管理、管理信息系统、综合管理技能沙盘实训等。

养特色：一是由中美联合培养，在美国的学习经历较好地增强了学生的国际视野和跨国管理能力，同时，实现中美课程的结合与对比式教学。培养方案既依照中国工商管理的国家标准制定，又结合了美国对工商管理专业的培养要求。二强化国际化背景下现代化企业的高级管理人员素质的培养，既有以雅思为基础的英语课程、跨文化交流课程，又有相当比例全英文专业授课。三是注重企业家精神、创新创业能力的培养，在基础的工商管理专业课程上，增加了企业家精神、创业管理等多项课程。四是强化理论联系实际的能力培养，除了培养方案增设理论与实践相结合的特色课程外，在增中了社会实践的学分。五是注重与经济前沿问题的结合，在选修课中加入了互联网金融、技术与创新的战略管理等课程。

就业去向：毕业生可在政府机关、银行等金融机构、各类大型跨国公司、国企等相关部门工作。由于专业进行的是语言与专业的复合型培养，在“一带一路”背景下，各种与涉外管理相关的业务岗位均是本专业人才的主要就业方向。

外方合作学校介绍

美国中田纳西州立大学(Middle Tennessee State University, 缩称： MTSU)建于1911年的中田纳西州立大学（大学位于美国田纳西州州府纳什维尔市以南35英里的墨弗里斯堡市，现有26000学生，是田纳西州最大的综合性大学。美丽的校园占地面积约500英亩，古老与现代的建筑标志着这所大学悠久的历史和卓越的发展。学生来自全美各州，以及世界74个国家。2009年在“福布斯”杂志为所有美国大学性价比排名中位居47，在所有州立大学中名列57，并 被“美国新闻与世界报道”列入250美国大学排行榜。 美国中田纳西州立大学是中国教育部认证过的大学， 可授予学士，硕士及博士学位。学校链接：http://www.mtsu.e/

美国中田纳西州立大学已培养许多杰出人才。著名校友包括1986年诺贝尔经济学奖得主，1940年毕业生布坎南（James M. Buchanan），刚卸任的美国众议员戈登（Barton Gordon）， 已故的美国众议员老戈尔等。诺贝尔和平奖得主戈尔（Al Gore Jr.）和尤努斯（Muhammad Yunus）曾先后在MTSU任教。

地理位置：

美国中田纳西州立大学位于美国中小型城市默夫里斯伯勒。距离州府乡村音乐之都纳什维尔30分钟车程，开车到“猫王”故居所在的孟菲斯也仅3小时而已。这样的地理位置使得MTSU既有宁静的大学氛围，同时又靠近便捷都市生活。

现有合作：

中田纳西州立大学素来与中国农业大学有友好合作关系，近年美国中田纳西州立大学建立了与中国传媒大学，湖南师大，杭州师大，西北师大，北方工业大学等交换项目的合作。

住宿生活：

目前有3500多名学生和家庭居住在美国中田纳西州立大学的21栋宿舍楼或公寓楼中。每一栋宿舍和公寓都非常独立，并有专门的职员与学生领袖为其他住宿学生提供服务。宿舍与公寓内设有免费的电脑网络室。宿舍有公共的厨房、卫浴系统，公寓则相对更加独立。学校提供的洗衣烘干等服务也很方便。

学校周边方圆两公里内有许多私人公寓出租，一般卫浴、厨房、健身等设施齐全，价格合理，是很多美国学生与国际学生的首选。

学校旁边走路30分钟左右有一家沃尔玛，购物很方便。周边15分钟步行范围内还有各类国际餐馆，比如泰国菜，墨西哥菜，中餐馆等。

校园生活：

学校有专门的学生活动中心(Keathley University Center, 简称 KUC)，许多学生社团坐落于其中。同时KUC大楼中还有电影院，邮局，餐厅等服务场所。

各个国际学生组织也经常在这里搞活动，不管学生是来自哪里，总会有适合他们的活动。

健身中心拥有非常全面的健身设备，免费对学生开放。健身中心还经常组织很多户外旅行，每个学生只需交很少的钱，就可以参与登山，划船，滑雪等各种各样的户外运动。

每年的秋季是美式足球的季节，队员，学生，当地群众如火的热情将金秋时节带回炎炎夏日。总之，和其他美国公里州立大学相似，美国中田纳西州立大学的校园生活总是丰富多彩的。

入学要求

1、学术成绩要求：

学生在国内三年的大学平均成绩GPA需达到3.0以上（GPA成绩以美国GPA计算公式为准）。

2、语言要求：

雅思5.5分及以上

注：以上入学要求均为2020年标准，如有变动，请以美方学校最新要求为准。

项目费用参考

1、境内费用

1）本项目前3年在广西大学学习，学费以广西大学收费标准收取，4.2万元人民币/年， 3年后，如果不能出国，且在广西大学继续该项目原专业学习的，学费与之前一致，保持不变，广西大学学习期间学费由广西大学收取。

2）第三年赴美留学服务费，由美方院校合作代理方收取，服务费用为4980元人民币，该服务费用仅限申请美国中田纳西州立大学，不含接机费用及其他第三方费用，服务内容包括：留学前服务、入学通知书申请服务、留学签证指导服务、行前培训、境外对接与跟进等服务。

3）护照办理费及赴美机票旅费等由学生自行承担。

2、境外费用

1）达到美国绩点GPA 3.0及以上的学生，可享受等同于美国田纳西州内学生的学费标准，学费参考如下： （单位：美元）

学习阶段

州内学生正常学费

减免的学费差价

每学分费用

约＄486

（2019年标准）

约＄564

赴美学习一年至少修

24个学分

约＄14234

约＄10966

2）注册费：约$100/年；

3）住宿费：约$5000/学年，以个人实际消费为准；

4）餐饮费：约$6000/学年，以个人实际消费为准；

5）其他学杂费：约$1000/年，以个人实际消费为准；

6）国际学生健康保险费：约$1250/年。

本项目学生在美国中田纳西州立大学所需费用总计（以在美国中田纳西州立大学修读24个学分计算）： 约$27584约合19.31万元人民币

备注：

1）美元汇率按照7.0计算（仅作参考，实际汇率以银行实际公布为准）；

2）第四学年到美国中田纳西州立大学需修读学分数量应以当年中美两校教学计划为准；

3）以上费用为2019-2020年的收费标准，如有变动请以美方学校最新的收费要求为准。

招生问答

问：国际学院与广西大学之间是什么关系？学生上课地点和宿舍是在广西大学校园内吗？

答：国际学院隶属于广西大学，是广西大学的25个学院之一，所有学生均纳入广西大学统一管理。学院位于广西大学学校内，学生的上课地点及宿舍均在广西大学校本部。

问：中美校际交流项目学生（以下简称项目学生）入学条件是什么？考生如何填报志愿？

答：本项目招生纳入国家普通高等学校招生计划，参加全国普通高等学校统一入学考试，按照省级招生办公室公布的招生专业、招生代码、招生计划及录取批次进行填报。录取标准按广西壮族自治区普通高校第一批次录取分数线择优录取。

广西大学在广西区内招生为本科第一批，包括“10593广西大学(普通类专业)”、 “40593 广西大学（民族班）”和“60593 广西大学 （中外合作）”3个代码，相当于3个学校的代码，如果3个均报考，则需在6个平行志愿中填报3个代码，“10593广西大学(普通类专业)”为非中美校际交流专业，“60593 广西大学 （中外合作）”为中美校际交流项目。

中美校际交流项目，只录取填报有专业志愿的考生，即考生填报了服从调剂也不会调剂到上述两类项目中。

问：超过一本线想读广西大学某个专业，如录取不上则选择“中美校际交流项目”，怎么填？

答：中美校际交流项目单项设置为“60593 广西大学 （中外合作）”，例如有一名考生超过一本线30多分只想报读“10593广西大学(普通类专业)”中的经济学类或者工商管理类较为热门的专业，如录取不上，则可选择中美校际交流项目。

考生应该在平行志愿中依次填报广西大学(普通类专业)和广西大学（中外合作）。根据往年录取情况，中美校际交流项目在本科一批录取批次的征集志愿中可能有计划，请考生关注。

问：外方合作院校发放的证书是否可获得教育部认证？

答：是，我校中美校际交流项目均通过国家及省级教育主管部门审批备案，外方合作院校发放的证书均可通过教育部认证机构认证。

问：中美校际交流项目的优势是什么？

答：1、优化配置全球优质教育资源：通过引进国外优质教育资源，与我校专业课程计划充分融合，优化配置教育资源，为有志出国的优秀学生提供理想的求学渠道；2、先进的教学理念和教学方法：中美校际交流项目课程均经双方高校共同制定教学计划，并与国外大学课程紧密衔接,教学注重理论与实践相结合，充分培养学生的创造性思维，引进国外先进教学方法，双语教学或外语授课课程在中外项目的课程中占了一定比例，此外，学校非常重视中外项目师资力量的建设，每年派送项目教师到国外学习，优质的教学资源为项目学生海外学习打下坚实的基础，帮助学生更好地适应海外学习生活；3、中外高校文凭和学位：学生完成规定的学习任务且成绩合格者，可获得广西大学和国外合作方院校分别颁发的中外高校文凭和学位证书；4、就业优势：中美校际项目重在培养学生具有较强的与人沟通能力、协调能力、跨文化交际能力、解决实际问题能力和批判性思维能力，视野开阔，具有过硬外语水平的国际化复合型人才。“国际化复合型人才”一直倍受世界跨国企业及世界500强企业的青睐与追捧；5、降低留学成本：学生通过国内外分阶段学习来获得国内外双方学校的毕业文凭和学位证书，从时间上来说是最短的，费用方面也比全部在境外学习同类课程整体费用要低很多，是成本最低的、最快捷获得国内外文凭和学位的成才之路；6、优质的服务：学生无论在国内就读还是在国外学习，双方学校都会对项目学生整个学习过程提供全程优质服务，解决学生学习或生活上的问题。

学生感言

㈥ 数据科学与大数据技术专业考研有哪些推荐的学校

如下：

昆明理工大学、云南财经大学、晋中学院、成都东软学院、电子科技大学成都学院、湖北经济学院、长春理工大学、浙江财经大学、重庆理工大学、佛山科学技术学院、广东白云学院、广西科技大学、安顺学院、贵州师范大学、贵州理工学院。

介绍

数据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。

例如：今日头条通过算法匹配个人更偏爱的信息内容，淘宝根据消费者日常购买行为等数据进行商品推荐，电子地图根据过往交通情况数据为车辆规划最优路线等。

㈦ 数据科学与大数据技术专业是干什么的 前景怎么样

数据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。主要从事大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发等工作。

数据科学与大数据技术专业前景

数据科学与大数据技术专业很不错，前景比较乐观，毕业生能在政府机构企业公司等从事大数据管理研究应用开发等方面的工作。同时可以考取软件工程计算机科学与技术应用统计学等专业的研究生或出国深造。

大数据专业和计算机专业比较像，是注重实践的专业。学生需要独立编写程序，对程序进行修改与调试，需要注意每一个细节才能顺利查错并运行程序。

大数据专业毕业后的去向

大数据人才的工作是，把海量信息采集、存储、分析，挖掘出信息背后更多的价值，以更好地辅助企业、政府机关做出决策。

随着大数据往各领域延伸发展，市场对统计学、数学方面的专业人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。数据分析师/大数据分析培训，加米谷大数据培训机构，可预约现场试听课，大数据开发零基础班预报中。

大数据专业毕业生可以胜任大数据技术开发与应用，大数据运维和云计算等工作，可以去大型互联网公司就业，做前、后端开发、数据分析师、机器学习算法工程师，App开发、智能游戏设计与开发、数据科学家等。

也可以进入各行各业，在银行、电信、电力、交通等企事业单位，政府、信息产业及其他国民经济部门，甚至医疗系统、媒体等单位，依托具体业务，从事大数据分析、大数据应用开发、大数据系统研发、数据可视化等相关工作。毕竟大数据作为一门技术，为具体行业的决策服务。

在国内来看，国家信息中心信息化研究部副主任、南海大数据应用研究院院长于施洋指出：“从地域分布，从各个省来说，北京排第一，东部沿海地区这些省份排在前面，在西南地区，四川、重庆、贵州这三个地方异军突起，是我们大数据发展的第二个增长极。”

各省份大数据发展指数的排名中，贵州、重庆、四川，紧随东部沿海省份，全部排进了前十名，领先任何一个中部省份。这主要是地方政策引领的结果，毕业生想从事和大数据相关的工作，也可以考虑去这些大数据发展比较好、政策支持比较多的地方。

㈧ 广西大学国际学院正规吗

正规。广西大学国际学院成立于2018年6月。由原中国东盟研究院、中国东盟学院、中加国际学院、国际教育学院、广西大学复杂性科学与大数据技术研究所等5个单位整合而成。国际学院作为广西大学国际化的窗口，承担留学生的招生与管理、人才培养等任务，国际学院结合区域发展趋势，坚持特色化办学、国际化发展的定位。

㈨ 大数据和大数据科学有什么不同吗

随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习大数据技术，而今天我们就通过案例分析来了解一下，大数据与数据科学之间的区别都有哪些。
1、大数据
大数据(bigdata)是一种描述不和谐信息的方法，在将数据转化为洞察力的过程中，组织必须处理这些难以处理的信息。
可视化为计算机系统提供了一个有趣的挑战：数据集通常相当大，占用了大量主内存、本地磁盘甚至远程磁盘的容量。我们称之为大数据问题。当数据集大到无法存放在主内存(核心存储器)，或者甚至无法存储在本地磁盘上时，常见的解决方案是扩充并获取更多的资源。
将大数据视为一个概念，它突出了这样一种挑战：数据的规模和复杂性超出了传统数据分析方法能够处理的范围。我们将大数据与传统的“小”数据进行对比，包括其容量(我们拥有多少数据)、速度(产生与获得数据的快慢)和多样性(包括数字、文本、图像、视频等多种数据形态)。
如果大数据是用来描述当今信息复杂性的概念，那么分析就可以帮助我们以主动的方式(预测性和规范性)来分析复杂性，而不是以被动的方式(即商业智能的范畴)来应对。
2、数据科学
与大数据相比，定义数据科学显得不是一件轻而易举的工作，因为在数据科学的众多定义中，很少发现一致的描述。关于数据科学意味着什么，以及它是否与分析完全不同，目前存在很多争论。
还有一些人，甚至试图通过讨论数据科学家的工作来定义数据科学：数据科学家所需要的技能，他们所扮演的角色，他们所使用的工具和技术，他们工作的地方，以及他们的教育背景，等等。但这些并没有对数据科学给出一个有意义的定义。
与其按照人(数据科学家)或他们所处理的问题来定义数据科学，不如将其定义如下：
数据科学是一门科学学科，它利用统计和数学等领域的定量方法以及现代技术，开发出用于发现模式、预测结果和为复杂问题找到佳解决方案的算法。
数据科学和分析的区别在于，数据科学可以帮助甚至支持自动化实现对数据的分析，但是分析是一种以人为中心的策略，它充分利用各种工具，包括那些在数据科学中发现的工具，来理解事物现象之间的真正本质。
数据科学可能是这些概念中涉及面广泛的，因为它关系到处理“数据”的整个科学和实践。我认为数据科学是由计算机科学家设计的分析学，但在实践中，数据科学往往侧重于对一般性宏观问题的研究，而分析往往侧重于解决特定行业或具体问题的挑战