大数据 ›› 2015, Vol. 1 ›› Issue (2): 90-99.doi: 10.11959/j.issn.2096-0271.2015022

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数据科学与工程：大数据时代的新兴交叉学科

周傲英,钱卫宁,王长波   

  1. 华东师范大学数据科学与工程研究院 上海 200062
  • 出版日期:2015-07-20 发布日期:2017-03-08
  • 作者简介:周傲英，男，华东师范大学长江学者、特聘教授、数据科学与工程研究院院长，主要研究方向为Web数据管理、数据密集型计算、内存集群计算、分布事务处理、大数据基准测试和性能优化。|钱卫宁，男，华东师范大学数据科学与工程研究院教授、博士生导师，主要研究方向为互联网环境下的数据管理、大数据管理系统评测基准、社交媒体数据分析、知识图谱构建与应用等。|王长波，男，华东师范大学教授、博士生导师、软件学院常务副院长，主要研究方向为信息可视化、大数据可视分析、计算机图形学。

Aoying Zhou,Weining Qian,Changbo Wang   

  1. Institute for Data Science and Engineering,East China Normal University,Shanghai 200062,China
  • Online:2015-07-20 Published:2017-03-08

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摘要：

大数据时代的IT发展的基本特点是：应用驱动创新，开源加速创新，硬件助力创新。基于对这些特点的认识，从社会创新发展、人才需求变化、技术发展趋势等方面论述了数据科学与工程这一新兴交叉学科的发展必然性，进一步阐述了数据科学与工程学科的特点、学科内涵与知识体系，最后从科学研究、系统开发和人才培养的角度探讨了数据科学与工程学科的建设思路。

关键词: 大数据, 数据科学与工程, 交叉学科, 万众创新, 人才培养

Abstract:

There are some characteristics for IT development in the big data era:the real-life applications are the driving force for innovation; open sourcing accelerates innovation,and the advancement in hardware lay the foundation for innovation.The data sciences and engineering was regarded as an emerging and developing interdisciplinary and discussed from the aspects such as social innovation and development,talents demand changes,and technology development.Then the features,connotations,and knowledge hierarchy of data sciences and engineering as a discipline were described.Finally,the associated research and development,talent training,and best practice were also presented.

Key words: big data, data sciences and engineering, interdisciplinary, mass innovation, talent training

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