汇计划在行动大数据技术与应用系列丛书

发布日期:2017-09-05

作者:吴俊伟 朱扬勇 主编  丛书主编 朱扬勇 吴俊伟  出版社:上海科学技术出版社  出版时间:2015年01月


编辑推荐

《汇计划在行动》全面展现上海大数据研究与发展的定位、布局和实施的情况。对全国各地实施大数据战略具有重要的参考价值。

《汇计划在行动》是国内布局实施大数据战略的开山之作,有较强的借鉴意义!

《汇计划在行动》是《大数据技术与应用》丛书分册之一。

《大数据技术与应用》丛书已被列为“十二五”国家重点图书出版规划项目,在面向经济建设和社会发展重大需求,开展科技成果转化和产学研结合工作的基础上,选择大数据技术应用的重点领域,围绕城市交通、医疗、金融、城市规划等各领域中大数据技术的应用,系统总结了数据科学、大数据技术及其在城市建设各领域中应用的科研技术成果和项目实施经验,同时丛书还就大数据治理和服务体系、系统测评技术等方面进行了概括,是一套为广大大数据相关专业的技术人员、研究人员以及各领域相关人员推出的具有系统性、创新性和前瞻性的,理论联系实际的大型系列丛书。

《大数据技术与应用》丛书第一批出版的共包括以下八分册:《汇计划在行动》、《大数据测评》、《数据密集型计算和模型》、《智慧城市大数据》、《城市发展的数据逻辑》、《金融大数据》、《城市交通大数据》、《医疗大数据》。


内容简介

《汇计划在行动》全面介绍了《上海市推进大数据研究与发展三年行动计划(2013-2015年)》的编制和实施过程。系统介绍了对大数据概念、内涵、技术和应用方面的认识,介绍了在上海信息化建设的基础和现状之上,如何让大数据在上海落地,并着力解决大数据应用过程中的关键问题,开展数据科学前瞻研究和人才培养;对三年行动计划进行了全面解读。《汇计划在行动》还介绍了“上海大数据产业技术创新战略联盟”发起、组建、运行方面的情况;介绍了“上海市数据科学重点实验室”的研究方向、管理模式和开放模式。

《汇计划在行动》可供大数据及相关产业的从业人员,以及政府相关部门的决策、管理人员参考。


作者简介

吴俊伟,博士,高级工程师,上海科学院科技发展处副处长,主持过多项上海市科委重点项目,获得上海科学技术奖多项。

朱扬勇,复旦大学教授、博士生导师,复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师;数据科学研究中心主任、上海市政府信息化专家委员会专家。数据科学与技术、数据挖掘及其应用等。主持过国家自然科学基金、国家863项目、上海市科委重点项目等多项数据挖掘领域的研究课题。相关研究成果在国内外权威期刊或会议上发表论文100余篇。出版专著2本,教材3本。


目  录

第1章  大数据

1.1数据界

1.1.1  数据

1.1.2  数据资源

1.1.3  数据界

1.2大数据

1.2.1  大数据的定义

1.2.2  大数据概念分析

1.2.3  大数据的用途

1.3大数据时代

1.3.1  大数据的发展概况

1.3.2  数据增长提升人类能力

1.3.3  大数据大变革

1.4数据科学与技术

1.4.1  数据科学的定义

1.4.2  数据科学的发展状况

1.4.3  大数据的工作步骤

1.4.4  大数据技术

1.5大数据应用

1.5.1  数据权属

1.5.2  数据共享和使用

1.5.3  数据存放与管理

1.5.4  数据产业

1.6大数据人才培养

1.6.1  为什么是数据科学家

1.6.2  数据科学家培养

1.7小结

参考文献

第2章  解读汇计划

2.1“汇计划”的产生

2.1.1  编制背景

2.1.2  指导思想

2.1.3  编制过程

2.1.4  “汇”的寓意

2.1.4  汇计划的构成

2.2关于大数据的认识

2.2.1  大数据概念

2.2.2  国内外发展现状

2.2.4  上海基础分析

2.3计划目标与实现机制

2.3.1  计划目标

2.3.2  保障措施

2.3.3  推进原则与机制

2.4重点任务

2.4.1  技术攻关和产品研制

2.4.2  应用推进和模式创新

2.5其他与展望

2.5.1  推进办公室

2.5.2  上海市大数据产业技术创新战略联盟

2.5.3  上海市数据科学重点实验室

2.5.4展望

参考文献

第3章  上海大数据产业技术战略联盟

3.1  联盟的意义和宗旨

3.2  联盟的发起成立

3.3  联盟的基本工作方式

3.3.1联盟的组织原则

3.3.2联盟的组成

3.3.3理事会

3.3.4专家委员会

3.4  联盟秘书处

3.5联盟的活动

第4章  上海市数据科学重点实验室

4.1概况

4.1.1  意义和目的

4.1.2  组织结构

4.1.3  主要人员

4.1.4  实验环境

4.2主要研究方向

4.2.1  数据科学基础理论

4.2.2  数据界探索

4.2.3  数据技术及其应用

4.3运行机制

4.3.1  开放运行

4.3.2  联合攻关

4.3.3  人员管理

4.3.4  管理制度

4.4学术会议

4.4.1  国际数据科学会议

4.4.2  超学科论坛

4.4.3  其他会议

4.5人才培养

4.5.1  数据科学学位培养

4.5.2  大数据工程硕士

4.5.3 数据科学FIST课程

4.5.3  数据科学家训练营

附录  上海推进大数据研究与发展三年行动计划(2013-2015年)