
随着云计算、物联网的发展,我们迎来了大数据时代。为进一步推动国内大数据的研究与实践,促进大数据在金融、医疗、教育等各大行业中的广泛应用,搭建一个大数据行业内沟通与合作的高层次平台,由中科院深圳先进技术研究院、中国量化投资研究院、复旦大学管理学院、Datawatch Corporation、《上海证券报》社共同主办,国泰安金融大数据研究中心(筹)、复旦大学统计学系、深圳市国泰安信息技术有限公司、深圳市中宽信息咨询有限公司联合承办,TalkingData作为支持单位的 “2014中国大数据国际高峰论坛”将于2014年8月22-24日在上海隆重召开。
开源分析机构Wikibon认为:未来5年全球大数据市场拥有广阔的发展前景,复合年增长率将达到58%,其市场盈利将由2012年的50亿美元增长至2017年的500亿美元!赛迪顾问统计数据显示:2012年我国大数据市场规模仅为4.5亿元,2013年中国大数据仅IT应用市场规模就达到了34.3亿元,展现了良好的增长势头。进入2014年,大数据市场的新产品、新技术、新服务正在不断涌现,我国大数据产业正面临着巨大的机遇与挑战。
本届论坛以“大数据的创新、突破、腾飞”为主题,将邀请100多位世界顶尖的大数据产业界专家和学术界知名学者,400多位IT、金融、教育、医疗行业的精英代表与会,立足国内大数据发展的良好契机,深入交流国际大数据产业发展的最新趋势,重点探讨国内大数据产业发展存在的问题与解决办法,深刻挖掘大数据在金融、医疗、教育等行业中的应用价值等等关系国内大数据产业发展与革新的热点问题。届时,会议规模将达500人以上。
目前已经确定出席本届论坛的嘉宾有:AAAS/ACM/IEEE Fellow、香港中文大学副校长华云生; 美国俄亥俄州立大学Robert M. Critchfield讲席教授、ACM Fellow、IEEE Fellow 张晓东;IEEE Fellow、国际模式识别Fellow、香港浸会大学、澳门大学教授唐远炎; 中科院深圳先进技术研究院数字所所长须成忠; IET Fellow、台湾网络智能学会理事长、哈工大深圳研究生院教授潘正祥;SAS赛仕软件研究开发(北京)有限公司总经理刘政等国内外大数据产业界顶级专家、权威学者、企业决策者。会上,数百位参会者将深入展开学术交流与探讨,近距离分享大数据尖端智慧,激发一场大数据研究及应用的创新与变革,共同打造大数据领域的务实创新、充满行业智慧与无限商机的高规格盛会。
本届大数据论坛将为产业界顶级专家、权威学术带头人、企业决策者、优秀创业者搭建一个高层次的互动交流平台。届时,海内外产业界、学术界数十位重量级嘉宾将汇聚一堂,共同围绕大数据前沿议题展开思想智慧的交流与权威观点的碰撞,分享业界最具参考价值的典型案例及成功经验,紧扣金融、消费及IT领域应用与创新进行大胆探讨,抓住大数据时代新一轮的商业契机。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02