天津大数据科学家

『壹』 大数据以后的发展方向是什么

大数据医疗应用场景丰富，前景广阔

目前，医疗大数据的应用场景主要包括临床决策支持、健康及慢病管理、支付和定价、医药研収、医疗管理，服务对象涵盖居民、医疗服务机构、科研机构、医疗保险机构、公共健康管理部门等。

医疗大数据的潜在价值巨大，其应用有助于提高医疗服务质量、减少资源浪费、优化资源配置、控制骗保行为、改善自我健康管理等。

2019年7月25日，邦盛医疗装备(天津)股份有限公司联手天九共享，掀起移动体检大数据浪潮。

2019年9月11日，德华安顾人寿保险有限公司与浪潮集团签署战略合作协议，双方将在健康医疗大数据应用、健康管理、慢病防治等领域开展全面合作与实践。

由于大数据在医疗管理、医疗研究等领域具有独特优势，越来越多医疗相关单位与大数据企业、医疗信息化公司合作，同时高等医学类院校也纷纷成立大数据研究院，比如重庆医科大学、南京医科大学等，尤其是2018年4月28日，北京大学健康医疗大数据国家研究院在京成立，标志着医疗大数据在高校和医院联合研究方面走上了新的高度。

——以上数据来源参考前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

『贰』 澶ф暟鎹鍩硅鏈烘瀯鎺掑悕鍓嶅崄

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『叁』 大数据时代的数据科学家培养实践

大数据时代的数据科学家培养实践

McKinsey公司预测到2018年，仅在美国本土就可能面临缺乏19万名具备深入分析数据能力人才的情况，同时具备通过分析大数据并为企业作出有效决策的数据的管理人员和分析师也有150万人的缺口。大数据时代，最热门的职业是数据科学家（Data Scientist），而不是传统的信息科学家，也不是大数据工程师，为什么呢？数据科学家的知识结构和培养体系是怎样的？目前，被称为数据科学家的大致有三类人：从事商业数据分析的人、从事科学数据分析的人、研究数据的人。但在解决一个大数据分析问题时，常常是来自数学与统计、计算机和业务领域的一个数据科学家团队来完成。这说明，目前在大学没有什么专业具备了数据科学家所需要的知识，这是一个新问题。
数据科学家的知识体系结构，主要应由三方面构成：
数据科学基础理论：数据科学的基础理论和方法。包括数据相似性理论、数据测度论和计算理论，数据科学的基本研究方法，数据分类学与数据网络全书等等；科学研究的数据方法研究。探索各科学研究领域数据方法的共性问题，建立科学研究的数据方法；数据界探索。包括数据界的大小、数据的增长方式、数据真实性、数据增长对人类社会的影响等等，以及数据界数据安全、数据主权等等；大数据的复杂性研究，包括大数据本身的复杂性、大数据处理过程的复杂性以及处理大数据所涉及的知识体系的复杂性。
数据技术：大数据计算技术。设计适应大数据的计算模型、分布式架构等；大数据处理技术；数据获取与整合、数据存储与管理、数据访问、数据展现、数据质量与价值分析、数据安全和隐私、数据溯源等技术；大数据分析技术。这是大数据的核心技术研究内容，主要包括先前数据挖掘与机器学习技术的改进和新技术的研究。新技术研究如数据网络挖掘（社会网络挖掘、异质网络挖掘等）。
领域业务知识：特定业务领域知识，并与数据技术有效结合。根据领域创新数据分析方法、提升应用技能，解决实际应用问题。因此，数据科学家应该是具备多种能力的跨界人才，数据科学人才培养体系应该是多层次多类型的。
2010年起，各国大学开始了数据科学人才培养工作。哥伦比亚大学从2011年起开设《数据科学导论》课程，并从2014年起设立硕士学位，2015年起设立博士学位；复旦大学从2010年开始招收数据科学博士研究生，并从2013年起开设研究生课程《数据科学》，2015年开始正式招收数据科学专业研究生以及本科第二专业学位。2015年10月，复旦大学大数据学院、大数据研究院正式成立。清华大学于2014年成立数据科学研究院，推出大数据硕士项目。
尽管国内大数据人才的培养已经起步，但值得注意的是，当前的数据科学家培养的基础条件缺乏，需要重视数据科学人才培养的基础条件建设，主要包括：计算条件——建设数据科学人才培养所需的计算能力，包括软硬件环境；数据条件——数据是资源，也是数据科学人才培养的核心，需要建设丰富的数据资源环境；师资条件——这是目前相当缺乏的数据科学人才培养资源，也是影响未来数据科学人才培养成果的关键。
复旦大学数据科学家培养体系建设已初见成效，具体包括：系统化的培养体系——建立了包括青年数据科学家交流计划、数据科学家博士后计划、数据科学家研究生计划、数据科学家本科第二专业计划、软件工程硕士大数据方向培养计划和数据科学家训练营计划、数据科学FIST课程计划，涵盖了数据科学家培养的各个方面，是目前国际上最系统化的数据科学家培养计划。
多学科的课程和师资队伍——利用实验室多学科团队优势，组织数据科学家培养课件编写，内容涵盖数学、计算机、金融、医疗、生物、管理、经济、新闻等多学科领域，围绕数据科学家所需要的数学基础、计算机技能、领域知识和实践经验，设置课程和配置老师，使学生对数据科学的基本原理、方法、技术及领域应用具有深入的理解。
雄厚的基础设施——建设形成了166TB的各类数据资源，涵盖常用的科研实验数据集，世界主要语种语料库，以及交通、医疗、生物、证券期货、社交网络与舆情、互联网营销、公共设施安全、天文和遥感等应用领域数据资源以及相应的计算资源和网络资源。

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『肆』 数据分析师的就业前景如何

数据分析师是一个发展前景非常好的工作，时代的发展决定了在未来，数据分析师将成为必不可少的一个工作岗位，如果大家能够有幸进入到这个行业，那么就好好珍惜，而对于那些还没考虑未来就业方向的朋友来说，数据分析师绝对是一个不错的选择。

数据分析师在进阶的道路上有多种选择，可以成为数据技能超强的产品经理，也可以成为数据指导业务的运营VP，更可以进入到管理或者战略层，而这些，都是在工作的过程中，开阔视野所带给人们的。

技能要求

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

『伍』 大数据“点将”，这些世界级大咖牛在哪

国际大咖全能王：柯克·伯尔尼(Kirk Borne)25位全球顶尖大数据科学家之一、博思艾伦高级数据科学家、天体物理学家和空间科学家柯克·伯尔尼现担任博思艾伦（Booz AllenHamwuilton）公司高级数据科学家。被媒体评为25位全球顶尖大数据科学家之一，并在2014年被评为IBM大数据与分析英雄。除了任职于博思艾伦，他还是很多其它公司的顾问委员会成员。他在加州理工学院获得了天体物理学博士学位，是一名天体物理学家和空间科学家，不愧为一个全能王。塔尖人物：马克·范·雷蒙南(Mark van Rijmenam)全球十大顶尖大数据影响人物之一、知名大数据网站Datafloq创始人马克·范·雷蒙南，全球十大顶尖大数据影响人物之一、著名演讲家、博士。在大数据、数据区块链、物联网和颠覆性创新方面有很高的建树：知名大数据网站Datafloq创始人、数字化领导力实验室创建合伙人、荷兰Data Donderdag大数据论坛联合创始人，著有《Think Bigger: Developing a Successful Big Data Strategy for YourBusiness》。前瞻：杰克·肖(Jack Shaw)美国BBT公司总裁，美国数据区块链委员会高级负责人、全球区块链委员会高级顾问、高级战略咨询专家杰克·肖，作为当今世界极具前瞻性的世界著名未来学专家，杰克•肖致力于通过定量、定时、定性和其他科学方法，探讨现代工业和科学技术的发展对人类社会的影响，拥有超过30年探索未来社会发展预测的研究经验，专注领域包括新生技术，如大数据、AI、物联网、3D打印技术、移动商务、数据分析等等，是世界5大顶尖科技未来学专家之一。