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EMC数据计算事业部Greenplum将举办第二届数据科学峰会

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EMC数据计算事业部Greenplum,将于5月22-23日在拉斯维加斯的威尼斯人酒店举办第二届数据科学峰会。本次活动汇集了来自学术界、社会企业、硅谷初创企业和公共部门的意见领袖,来帮助与会者探索并界定其在全新数据驱动的世界中的前进道路。

来源:ZDNet China 2012年5月16日

关键字: EMC Greenplum

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EMC数据计算事业部Greenplum,将于5月22-23日在拉斯维加斯的威尼斯人酒店举办第二届数据科学峰会。本次活动汇集了来自学术界、社会企业、硅谷初创企业和公共部门的意见领袖,来帮助与会者探索并界定其在全新数据驱动的世界中的前进道路。

今年的数据科学峰会(DSS)的召开之际,正值科学数据领域迅速崛起的转折期。如今,对于每个行业和领域的变革来说,科学数据不仅是提高竞争力的要诀,也是一股具有决定性的力量。像数据科学与日俱增一样,明确如何切实把数据科学作为企业战略中心的需求也在不断增长。能够改变整个行业的大数据分析的实际应用体现在哪里?从中我们可以学到什么?“数据梦之队”的主要特征是什么?如何成为其中的重要成员?促进向预测型企业转型的最新数据创新有哪些?

2012年数据科学峰会将回答以上问题及其他相关问题,并且帮助与会者看到组织如何利用数据科学转变其在市场中的力量平衡,紧跟学术界的新兴重要趋势,并探讨如何优化团队和战略,以充分发挥数据科学的潜力,。为了符合实干型和开拓型数据科学家、具有前瞻性思维的管理人员、以及学生及其他人员的需求,本次峰会也将提供大量与该领域中最优秀最知名人士接触沟通的机会。有关本次峰会的相关信息,包括完整议程,请见http://www.datasciencesummit.com。

“虽然数据科学领域仍处于起步发展阶段,但它已经产生了巨大的影响,从根本上改变了我们的未来,”EMC数据计算事业部Greenplum产品部高级副总裁,Scott Yara说。“今天的对话不再关注新兴数据科学家的职业生涯规划和‘摇滚明星’个人,而是关注发展迅速的、由利用数据共同解决一些世界上最严峻问题的个人组成的生态系统。科学数据峰会的价值就在于,帮助人们找到自己在这个生态系统中的位置。”

今年将由统计学家Nate Silver发表主题演讲,2008年他利用数据对政治调查进行分析,并在其FiveThirtyEight.com博客上对当年总统大选进行了准确预测,从此便进入人们的视线,他的博客现在已经成为《时代周刊》的一个部分。作为由《时代周刊》评选出的世界最具影响力100位人物之一的 Silver,将在他的开幕主题演讲中讨论“关于预测,我们可以预测什么”等话题。2012年数据科学峰会的其他演讲人还包括:

Adam Bly,种子媒体集团首席执行官

John Brownstein,HealthMap公司联合创始人兼哈佛医学院副教授

Michael Chui,麦肯锡全球研究院高级研究员

Jeffrey Davitz,Solariat公司创始人兼首席执行官

Nora Denzel,Intuit公司大数据、市场营销和社会事业部高级副总裁

Michael Driscoll,Metamarkets公司联合创始人兼首席执行官,

Oren Etzioni,华盛顿大学教授兼Decide.com联合创始人

Bob Flore,Applicology创始人兼主席,美国国家情报前首席技术官

Jim Frederick,时代周刊(TIME)国际编辑和执行编辑

Jonathan Harris,程序员、艺术家和说书人

Joe Hellerstein,加州大学伯克利分校教授

Steven Hillion,美国勇攀科技公司首席产品官

Jeremy Howard,Kaggle公司总裁兼首席科学家

Piyanka Jain,Aryng.com总裁兼首席执行官

Tarek Kamil,InfoMotion Sports Technologies公司执行董事

Roger Magoulas,O'Reilly Media 市场研究部总监

Richard Snee,Data Science Central顾问

Hadley Wickham,莱斯大学助理教授

Chris Wiggins,哥伦比亚大学副教授

Nathan Wolfe,全球病毒预测行动协会首席执行官兼创始人,斯坦福大学客座教授

本次活动将于5月22日(周二)通过一个欢迎晚宴揭开序幕,讨论主题是“数据梦之队”。5月23日(周三)全天举行正式会议。会议将深入探讨以下议题:

大数据和企业转型 - 大数据如何改变整个行业

介入到数据科学运动中 - 如何成为这个影响巨大的运动的一个组成部分

各个产业遍布大数据 - 大数据的影响覆盖媒体、商业、医疗、体育、政府、政治、学术界等

数据视觉化的影响- 如何确保数据视觉化既可以表明洞察,又可以激发对数据的新认识

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