数据科学进展:核心理论与典型实践
2021-12-29分类号:G201
【部门】数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学) 中国人民大学信息资源管理学院 数据工程与知识工程教育部重点实验室、中国人民大学信息资源管理学院
【摘要】数据科学经历了近50年的发展与变革,对知识创新和社会进步产生了深远的影响。现阶段对数据科学的研究,除应探讨数据科学的内涵和外延之外,还需要回答一系列深层次的问题:数据科学的核心理论和代表性实践是什么,它们是如何演化而来的,仍存在的问题和挑战是什么,未来的发展趋势是什么。为此,本文从核心理论和典型实践两个维度,将数据科学的发展历程划分为萌芽期、快速发展期和逐步成熟期三个阶段并进行总结分析。现阶段数据科学的理论研究和实践应用主要存在四类问题:一是对数据科学本身的系统研究不足;二是对数据科学领域的新问题聚焦不够;三是对数据科学领域的核心问题研究不足;四是在数据科学理论的直接指导下完成的实践应用不多。对此,提出了五点对策建议:聚焦数据科学特有的新问题和主要矛盾,健全数据科学理论研究的体系,加快数据科学实践应用的产业化,推进研究方法论的突破性创新,拓展数据科学的基础理论。图1。参考文献66。
【关键词】数据科学 核心理论 典型实践 研究现状
【基金】国家自然科学基金项目“预测性分析结果的数据故事化描述方法及关键技术”(编号:72074214)的研究成果之一~~
【所属期刊栏目】中国图书馆学报
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