数据科学与大数据技术宣讲
2020-10-16 16:12:00 浏览量：
目前数据科学已经广泛地应用到了各行各业中。从新兴的互联网产业到传统的工业、农业、能源、房地产、建筑、电子商务、文化、娱乐等多个行业领域，都在运用数据科学技术，改善自身业务的发展状态。
大数据的商业价值
健康医疗
在健康医疗领域，数据科学家创造了强大的图像识别工具，帮助医生深入了解复杂的医学图像，同时也运用自然语言处理技术来创建医疗机器人，回答病人的简单问题，为他们提供一定的就医指南。通过运用大数据技术比如MapReduce，可以帮助医疗行业大幅缩短基因组测序的处理时间，加快新药品的研制。在医学影像分析方面，如果用人工的方式搜索X射线、核磁共振成像、CT扫描等医学影像从而进行疾病诊断是十分繁琐的。当病人在医院积累了一定量的医学影像之后，保存、处理、检索这些信息也是非常麻烦的。运用机器学习技术，在大量医学影像及专家标注下进行模型训练，就可以实现特定病变组织的检测、组织分割以及影像识别等，进而能够帮助医生快速地进行影像分析，得出一些结论。
在药物发现方面，新药的研制和发现周期很长，过程也非常的繁冗复杂。机器学习算法和大数据技术可以帮助研制药品的人员分析多种药物组合对不同基因结构的影响，从而预测实验结果，快速发现新的药物和有效的药物。
在疾病辅助诊断方面，数据分析人员可以根据患者的历史数据来建立模型，预测疾病的结果，通过分析数据变量之间的相关性，运用模型的预测结果，为医生提供辅助的诊断意见和见解。
在健康医疗领域，数据科学家创造了强大的图像识别工具，帮助医生深入了解复杂的医学图像，同时也运用自然语言处理技术来创建医疗机器人，回答病人的简单问题，为他们提供一定的就医指南。通过运用大数据技术比如MapReduce，可以帮助医疗行业大幅缩短基因组测序的处理时间，加快新药品的研制。在医学影像分析方面，如果用人工的方式搜索X射线、核磁共振成像、CT扫描等医学影像从而进行疾病诊断是十分繁琐的。当病人在医院积累了一定量的医学影像之后，保存、处理、检索这些信息也是非常麻烦的。运用机器学习技术，在大量医学影像及专家标注下进行模型训练，就可以实现特定病变组织的检测、组织分割以及影像识别等，进而能够帮助医生快速地进行影像分析，得出一些结论。
在药物发现方面，新药的研制和发现周期很长，过程也非常的繁冗复杂。机器学习算法和大数据技术可以帮助研制药品的人员分析多种药物组合对不同基因结构的影响，从而预测实验结果，快速发现新的药物和有效的药物。
在疾病辅助诊断方面，数据分析人员可以根据患者的历史数据来建立模型，预测疾病的结果，通过分析数据变量之间的相关性，运用模型的预测结果，为医生提供辅助的诊断意见和见解。