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数据科学
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2020年5月10日 (日) 21:15的版本
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2020年5月10日 (日) 21:15
→Impacts of data science数据科学的影响
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大数据还引起了科技界对科学研究方法论的重新审视,正在引发科学研究思维与方法的一场革命。最早的科学研究只有实验科学,随后出现了以研究各种定律和定理为特征的理论科学。由于理论分析方法在许多问题上过于复杂,难以解决实际问题,人们开始寻求模拟的方法,导致计算科学的兴起。海量数据的出现催生了一种新的科研模式,即面对海量数据,科研人员只需从数据中直接查找或挖掘所需要的信息、知识和智慧,甚至无需直接接触需研究的对象。2007年,已故的图灵奖得主吉姆·格雷(Jim Gray)在他最后一次演讲中描绘了数据密集型科学研究的“第四范式”(TheFourth Paradigm)[5],把数据密集型科学从计算科学中单独区分开来。格雷认为,要解决我们面临的某些最棘手的全球性挑战,“第四范式”可能是唯一具有系统性的方法。其实,“第四范式”不仅是
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科研方式的转变,也是人们思维方式的大变化。
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== Technologies and techniques 所涉及的技术和应用软件==
== Technologies and techniques 所涉及的技术和应用软件==
厚朴
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