| 主 题： | 管理学教学研究视角下的数据科学 |
| 主讲嘉宾： | 吴翔 博士后研究员 |
| 主 持 人： | 姚升保 副教授 |
| 时 间： | 2018年1月23日(周二) 9:30-11:00 |
| 地 点： | 文泉北楼510德鲁克教室 |
| 主办单位： | 物流与管理科学系 |
| 嘉宾简介： | 吴翔，华中科技大学工学学士、管理学博士，现为华中科技大学管理学院博士后研究员。主要研究领域为物联网环境下的消费行为，统计建模与统计机器学习。在European Journal of Operational Research、系统工程学报等国内外主流运营管理学术期刊上发表论文多篇。在研主持有国家自然科学基金青年项目、教育部人文社会科学研究青年基金、中国博士后科学基金面上项目各一项；作为主要成员参与国家自然科学基金重点项目、国家社科基金重大项目各一项。曾获全国数学建模竞赛一等奖、美国数学建模竞赛二等奖。 |
| 内容简介： | 随着物联网、云计算和大数据分析技术的发展，海量数据的采集、存储和分析成为当前商业活动的重要议题。在电商零售、交通、健康医疗等诸多领域，数据已经显著改变了企业的决策行为，数据科学家（data scientists）在人才市场上备受青睐。 首先介绍商业活动中数据科学的典型应用场景。并以消费层次的数据为例，阐述在早期时代、互联网时代、web 2.0时代、移动互联网时代以及物联网时代，数据来源的变迁。 其次，介绍数据科学的学科基础。谈论数据科学（Data Science）的时候，不可避免会涉及统计建模、机器学习、数据挖掘、模式识别等相关领域。讲座的第二部分介绍如下问题：这些相关领域的区别和联系是什么？各个领域的侧重点是什么？各个领域的学科基础牵涉哪些方面？作为管理学背景的学生和学者，需要关注其中哪些方面？ 再次，探讨可能的教学计划。数据科学根植于统计学和计算机科学两大学科，数据科学家在两个领域均具备相当程度的训练。广泛讨论的一些课程训练大多针对统计学或计算机科学硕士以上学历人群，适合本科和研究生教学层次的课程计划相对较少。讲座第三部分探讨数据科学方面可能的基础课程和编程技术。 最后，探讨如何开展数据驱动的研究工作，以管理科学与工程领域的计算机仿真为例，结合个人的研究，探讨如何进行数据驱动的管理科学工程研究。 |
