欧宝体育官网登录:「视界」大数据的力气预见大数据年代
“大数据”从2009年进入互联网技能领域，现如今现已彻底融于咱们的日常日子，这十年的开展见证了“大数据”带给人类社会的奇观。
这一门归于未来的学科，还有着巨大的、未被开发和使用的当地，它还将为咱们带来怎样的或许，改动你我的日子呢？
今日，咱们学习一下青年科技奖最年青获奖者、电子科技大学大数据研讨中心主任周涛教授关于大数据的讲演。
咱们的政府敞开出了大数据使用的时机清单，告知全我国的优异大数据企业，环保、教育、公共安全、城市管理，哪些当地咱们要上什么项目，或许咱们要用什么样的大数据技能，咱们欢迎这些企业来，这种使用端的推进，我觉得是我国别出心裁的优势。可是与此一起，咱们要看到尽管咱们在算法，在使用场景，在数据资源上，咱们有咱们的优势，可是在一些大数据相关的硬科技立异方面，咱们和西方比较，特别是西方的发达国家比较还存在必定距离。
这些需求更长时刻，投入更多力气，坐更久冷板凳的黑科技、硬科技的立异，我觉得我国和西方比较还有距离，还需求咱们这一代人迎头赶上。
咱们今日在座的每一个人，都日子在一个信息高速开展，数据爆破的年代，那大数据最典型的一个特色是什么？是支撑咱们的决议方案，那它最大的一个特征，不是数据大，而是价值大。所以这是我想让咱们记住的第一点，便是大数据的“大”不是数据量的“大”，首先是“价值大”。
用数据来说话，中心没有用就任何人工智能，没有用就任何杂乱的算法，只做了一件事，便是让人们已知的东西让他人知道，便是透明化。
数据有一个天然的特性，它不是仅仅在它发生的这一个当地发挥作用，而是可以活动起来，在十个、一百个、上千个当地发挥作用，这便是数据的外部化，它是大数据一个共同的特征。
工业是一个国家的根底，当谈工业4.0，谈及我国未来工业的方案，最中心的一个点便是要进步工艺，咱们把它称作工业制作皇冠上的明珠。我国的许多加工制作线，用的实践上是全世界最先进的设备，最大的出资，可是把这些设备拼到一个生产线中后，不良率却要比海外最先进水平高10倍，为什么？是因为学懂怎样用这些设备，真实理解哪些工艺、哪些条件和质量有联系，这是西方花了几十年，乃至几百年堆集下来的，要迎头赶上不容易，所以要使用数据提醒其间的联系，让我国的工艺水平得以提高。
表面上看，如同人们的日子和大数据、人工智能很远，其实否则，它现已是我国行进马车上最首要的驱动力，现已把我国从大国向强国推进。
我信任，一个以数据为原材料的新科技年代现已到来，正如一句话说的，未来已来，仅仅它的散布并不均匀，什么意思？在一些顶尖的实验室，在前沿的探究者，他们现已摸到了未来的影子，现已看到了未来的脸庞。
我期望各位听我这一个短短的讲座，一方面可以了解咱们新的技能是怎样给咱们的日子带来福利，是怎样推进咱们的祖国变得越来越强壮的，别的一方面，这个讲座仅仅一个引子，抛砖引玉，你们仍是要读更多的书，看更多的东西，在即将到来，或许正在到来的未来中，要处在这个不均匀的散布的巅峰，千万不要走进了这个山沟。预备得更好，才更有时机成为未来的胜利者！
周涛：人工智能里边有一部分算法是需求数据的，首先要进去数据，然后才干学习。假如没有这些海量的数据，许多机器学习算法是不能用的，并且深度学习是需求海量特征做特征工程的，所以大数据实践是许多机器学习算法得以可以开展的根底，可是开展到必定程度，有些算法它又忽然脱离数据了。
我觉得从大的领域来说，大数据、人工智能肯定是相互增益的，没有人工智能许多数据发挥不了价值，更多时分咱们需求人工智能算法才干发掘大数据的价值。很大程度上有了数据，咱们才干开宣布数据相关的人工智能算法，可是有些算法和数据无关，大体是这样的联系。
周涛：我觉得咱们算是到了大数据年代的门口，可是还没有彻底进去，假如有一天咱们进入大数据年代，它大体上有三个要素，一个是数据的外部化，数据必定是可以活动起来，均匀而言或许在十个、上百个、上千个当地发挥价值。
第二个特色咱们叫智能化，尽管叫的是大数据年代，可是咱们必定要用人工智能里边的要害算法，比如说数据发掘，机器学习，去取得简略统计分析得不到的深入洞见，再用这种深入洞见辅导咱们进行高效精确的决议方案，这个时分咱们才干叫大数据年代，否则的话咱们拿到这个数据其实价值不大。
第三个其实便是真实意义上的价值化，便是数据首要体现为价值，那这便是满意价值化。假如说一起外部化、智能化、价值化，我觉得才干说咱们真实全身进入到大数据年代，现在咱们仅仅挤了一只手、一只臂膀进去了。
咱们日子的年代，有着鼓舞大数据纵情开展的环境，上到国家开展，下到企业转型，大到才智城市，小到智能日子，都是“大数据”大显神通的场景、时机。
八维开设了大数据专业，早早地探究起大数据使用人才的培育之路。大数据有着光亮的远景，也有许多亟待改善、开发的当地，需求更多的年青人迎头赶上。八维及八维大数据专业的学子们，面临归于咱们的年代，咱们见义勇为，咱们挺身而出！
