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第1章 大数据1

1.1 数据界2

1.1.1 数据2

1.1.2 数据资源4

1.1.3 数据界的特征5

1.2 大数据7

1.2.1 大数据的定义7

1.2.2 大数据概念分析9

1.2.3 大数据的用途10

1.3 大数据时代11

1.3.1 大数据的发展概况11

1.3.2 数据增长提升人类能力13

1.3.3 大数据大变革14

1.4 数据科学与技术16

1.4.1 数据科学的定义16

1.4.2 数据科学的发展状况18

1.4.3 大数据的工作步骤19

1.4.4 大数据技术20

1.5 大数据应用20

1.5.1 数据权属21

1.5.2 数据共享和使用21

1.5.3 数据存放与管理22

1.5.4 数据产业22

1.6 大数据人才培养24

1.6.1 数据科学家24

1.6.2 数据科学家培养25

1.7 小结26

参考文献26

第2章 解读汇计划29

2.1 汇计划的产生30

2.1.1 编制背景30

2.1.2 指导思想30

2.1.3 编制过程31

2.1.4 “汇”的寓意31

2.1.5 汇计划的构成32

2.2 研究现状与基础分析32

2.2.1 汇计划的大数据定义32

2.2.2 国内外发展现状33

2.2.3 上海基础分析33

2.3 计划目标与实现机制34

2.3.1 计划目标34

2.3.2 保障措施35

2.3.3 推进原则与机制35

2.4 重点任务36

2.4.1 技术攻关和产品研制36

2.4.2 应用推进和模式创新38

2.5 汇计划相关机构与展望42

2.5.1 推进办公室42

2.5.2 上海市大数据产业技术创新战略联盟43

2.5.3 上海市数据科学重点实验室44

2.5.4 展望44

参考文献44

第3章 上海大数据产业技术创新战略联盟47

3.1 联盟的意义和宗旨48

3.2 联盟的发起成立48

3.3 联盟的基本工作方式50

3.3.1 联盟的组织原则50

3.3.2 联盟的组成51

3.3.3 理事会51

3.3.4 专家委员会51

3.4 联盟秘书处52

3.5 联盟的活动53

第4章 上海市数据科学重点实验室57

4.1 概况58

4.1.1 意义和目的58

4.1.2 组织结构59

4.1.3 主要人员60

4.1.4 实验环境61

4.2 主要研究方向63

4.2.1 数据科学基础理论63

4.2.2 数据界探索64

4.2.3 数据技术及其应用64

4.3 运行机制65

4.3.1 开放运行65

4.3.2 联合攻关66

4.3.3 人员管理66

4.3.4 管理制度67

4.4 学术会议67

4.4.1 国际数据科学会议68

4.4.2 超学科论坛68

4.4.3 其他会议69

4.5 人才培养70

4.5.1 数据科学学位培养70

4.5.2 大数据工程硕士71

4.5.3 数据科学FIST课程72

4.5.4 数据科学家训练营72

附录 上海推进大数据研究与发展三年行动计划（2013—2015年）73