北京理工大学大数据创新学习中心

北京理工大学图书馆“大数据创新学习中心"

一、宗旨与理念

随着信息技术的发展,在社会、科学研究领域逐步形成了人-机-物和谐发展格局,其中的大数据分析遍及社会、科研、学习等各类活动中。虽然大数据分析离不开统计学与信息技术的紧密结合,但目前与数据挖掘相关的最新统计学方法与计算方法还没有得到有效的普及。为抓住大数据时代的脉搏,我们需要与数据挖掘的前沿团队或师资紧密合作,以全新的形式推进大数据挖掘最新理论及方法的学习与应用实践。

理念:

为适应大数据研究与应用的需要,北京理工大学图书馆数据港湾中心开辟创新学习空间——“大数据创新学习中心”的,将长期开展大数据挖掘学习与交流活动,该活动通过组建“大数据分析研究小组”,师生共同参与统计分析、各类数据的数据挖掘、计算算法及商业智能应用的学习与研究,以提升广大师生的数据分析能力。

宗旨:

该活动的开展,旨在解决数据分析的困惑:1)统计学方法的迅速发展对计算方法、数据储存都提出了更高的要求,对计算机的依赖日趋显著,数据港湾中心将突破计算资源的硬件限制,提供性能更高的计算平台,以满足大数据分析的硬件需求;2)为让师生尽快掌握现代统计技术、计算机技术与数据挖掘技术,“数据挖掘系列活动”将提供与国际、国内大师学习与交流机会,研讨各类大数据的数据分析理论、方法及其应用实践。

通过创新学习活动,一方面,提高师生自身数据分析能力,达到学为所用的目的;另一方面,为广大师生、科研工作者搭建合作交流平台。最终形成具有竞争力的数据分析与深度挖掘的团队,有能力承担相关的研发任务。

二、指导教师

该中心隶属于北京理工大学图书馆,整合校内外优势师资资源,邀请校内知名学者做“学习指导教师”,同时,还聘请国内外知名专家做学术研究与应用实践指导。

目前邀请的校外专家有:陈定庚(北卡罗来纳州大学教堂山分校杰出教授、美国统计协会Fellow)、黄健华(美国德州农工大学统计系教授)、朱砂(英国牛津大学大数据研究中心主任)、漆桂林(东南大学教授)、刘超(北京航空航天大学副教授)、胡芳槐(上海海翼知信息科技有限公司研发及产品总监)、丁军(上海海翼知信息科技有限公司CEO)、林荟(杜邦公司商业数据科学家)、陈堰平(雪晴数据网创始人)、王安(北京布本智能科技有限公司首席)、杨伟(中国中医科学院助理研究员)。

图书馆专职组织与管理教师:逄金辉、李枫、赵霞、刘春涛等。

国外合作机构:美国北卡罗来纳州大学教堂山分校、英国牛津大学、美国德州农工大学等。

国内合作学校:中国人民大学、清华大学、北京航空航天大学、中国科学院大学。

国内合作机构:雪晴数据网、上海海翼知信息科技有限公司、北京清博大数据科技有限公司等。

三、适用人员

北京理工大学教师及科研工作者、博士、硕士、本科学生;北京地区其他高校教师、博士、硕士学生;北京地区各类研究机构及公司员工。

四、活动方式

以师生“学中用,用中思”、教学相长、共同进步为原则,以教师引导、学生参与、自主学习、共同实践为主要方式开展活动。

活动主要包括:

(1)统计与数学模型专题讨论

每周一次定期讨论,学生分小组报告统计分析、数据挖掘最新模型、算法及其应用、科学研究的数学方法及相关软件工具的学习与使用等。

(2)计算机领域知识学习

由专职老师指定学习内容、参考资料,学生自主学习,定期讨论,共同进步。

(3)大数据分析操练

友情提供大数据数据源,方便大家下载数据,用学习到的知识进行分析实践。

(4)大数据系列主题讲座

每个月邀请数据挖掘领域的资深专家做大数据系列讲座,欢迎大家前来聆听。

(5)知识工程专题学习

知识表达、知识推理方法、知识挖掘技术、知识工程的文本挖掘与情报信息抽取、知识工程的应用与技术开发等;基于对象计算的知识揭示和组织;大规模数据抽取方法,知识图谱化方法,科学数据的知识图谱、知识图谱的产业应用等。

(6)专业领域大数据分析研讨

邀请专业领域数据分析专家,紧密结合专业领域应用实例,以讲座、咨询、培训和专题讨论形式解答学员数据分析的疑难问题,有效提升学员解决复杂问题的能力。

(7)大数据前沿理论与方法培训

根据研讨学习的需要,适当邀请业界知名专家进行短期培训,以实现快速提高师生的数据分析基础,该模块为收费活动,费用由参加培训学员均摊。

(8)高水准英文论文写作活动

为保障学习研讨所形成的成果形成国际高水准的学术论文,特别邀请Juelich Torsten博士参与中心活动,传授英文文献阅读方法、高水准论文写作授课等,该活动模块所产生的授课费用由参加听课的学员均摊(注:每课时授课费1200元)。

(9)大数据挖掘新技术方法及应用的竞赛活动

根据学员的学习需要,适当组织数据分析竞赛活动。

五、学术研究

将与国际、国内各高校、知名公司密切合作,在数理统计理论、政府统计、商务统计、生物统计、大数据技术等领域进行科研探索,促使广大师生、科技工作者掌握灵活机动的数据分析技能,适应大数据时代发展需要。

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