数据派THU:以数据要素驱动场景应用持续生长

数据派THU,清华大学大数据研究中心旗下公众号,分享数据科学与大数据技术前沿动态,打造数据人才平台。

原文标题:直播|清华大数据智能讲堂——以数据要素驱动场景应用持续生长

原文作者:数据派THU

冷月清谈:

数据派THU是清华大学大数据研究中心旗下的数据科学公众号,致力于分享前沿的数据科学与大数据技术创新研究动态,传播数据科学知识,并努力建设数据人才聚集平台。其在新浪微博、微信视频号和今日头条等平台均有账号。

怜星夜思:

1、数据要素驱动场景应用持续生长,你认为目前哪些行业的数据要素应用还处于起步阶段,潜力巨大?
2、数据派THU致力于打造数据人才聚集平台,你认为对于想要进入数据科学领域的新人来说,最需要掌握哪些核心技能或知识?
3、数据派THU在多个平台都有账号,你更喜欢在哪个平台关注数据科学相关的内容,为什么?

原文内容




关于我们

数据派THU作为数据科学类公众号,背靠清华大学大数据研究中心,分享前沿数据科学与大数据技术创新研究动态、持续传播数据科学知识,努力建设数据人才聚集平台、打造中国大数据最强集团军




新浪微博:@数据派THU

微信视频号:数据派THU

今日头条:数据派THU


我觉得农业领域很有潜力。现在都在提倡智慧农业,但实际数据应用还不够深入,比如利用传感器数据优化种植方案,预测产量和市场需求,这方面还有很大的提升空间。

医疗健康吧,虽然现在有电子病历,但数据共享和分析还不够。如果能整合患者的各种数据(基因、生活习惯等),个性化治疗方案肯定能更精准,也能加速新药研发。

沟通能力也很重要啊!要把你的分析结果清晰地传达给别人,让他们能理解并采取行动,这才是数据分析的最终目的。可视化也是一种有效的沟通方式。

我更喜欢在微信公众号上关注。公众号内容更系统,可以好好阅读学习。而且公众号的文章更容易收藏和回顾,适合碎片化学习。

个人觉得是城市治理。现在智慧城市的概念很火,但很多时候数据孤岛现象严重,各部门的数据没有打通,如果能实现数据融合,在交通拥堵、环境污染等方面肯定能有更好的解决方案。

必须是扎实的统计学基础!这是数据分析的基石,不懂统计,再炫酷的算法都是空中楼阁。然后是编程能力,Python是首选,R也可以考虑。

我喜欢在B站上看,现在有很多数据科学相关的up主,讲得生动有趣。而且B站的弹幕评论区也很有意思,可以和其他学习者一起讨论。

知乎吧,感觉知乎上的讨论更深入一些,很多大佬会分享他们的经验和见解。而且知乎上的信息也更全面,我可以找到各种我感兴趣的话题。

我觉得除了技术,更重要的是业务理解能力。你需要知道数据背后代表什么,能解决什么问题。别只会跑模型,要能从业务角度解读数据。