과학적인 연구 큰 데이터의 나이 입력

후 입력 21 세기 정보 기술, 인간의의 데이터 능력의 개발은 크게 향상 되었습니다. 2012 년 2 월 11 일, "뉴욕 타임즈" 미국 출판 테마 "빅 데이터 시대" 열 초기 명시적으로 넣어 앞으로 빅 데이터 시대, 큰 데이터도 글로벌 화재의 뜨거운 단어. 큰 데이터 뿐만 아니라 사람들의 일상 생활에 많은 변화를 가져다 하지만 또한 과학 연구에 큰 영향력을가지고.

사회, 점점 더 많은 악기와 장비 관찰, 자연에서 마이크로, 매크로에서 과학 연구 분야에서 계산 및 보급 생산은 거의 모든 주제는 크고 복잡 한 데이터의 꾸준한 필드 얼굴 전례 없는 데이터 폭발. 그것은 과학적 연구는 큰 데이터의 나이 입력 라고 할 수 있습니다.

2014 년 4 월, 대용량 데이터 시대, 국제 과학 기술 데이터 위원회 (CODATA) 중국 국가 위원회에 의해 서 면의 연구 활동은 대용량 데이터 시대에 자리를 차지 하는 변경의 일반적인 묘사에 전념. "우리가 주로 자연 과학의 관점에서, 그것은 또한 포함 한다 일부 사회 과학 콘텐츠, 과학 연구 활동에 의해 초래 하는 과제의 빅 데이터 시대를 보고, 토론 어떻게 처리, 새로운 분야 데이터 과학의 형성은이 책의 전반적인 논리 프레임 워크를 탐험 연구." "CODATA, 과학의 중국 아카데미의 컴퓨터 네트워크 정보 센터의 과학 데이터 센터의 감독 사무 총장 리 Jianhui 중국 과학 데일리 말했다.

우리 아주 일찍, 아마도 2011 년 3 월에에서 시작 하는이 작품을 시작 했다. "리 Jianhui 말했다입니다. 2010 년 Codata, 중국 과학원과 중국 국가 위원회, 땡의 회장의 부사장 현재 데이터 및 연구 활동에 몇 가지 특별 한 연구를 해야 하 고 양식 연구 보고서, 연구 자들은 이러한 문제를 명확 하 게 이해를 가질 수 있도록 합니다. 따라서, 2011 년 이후,는 CODATA은 전문가 데이터에 관심이 데이터 집약적인 과학 연구의 특성과 기술적도 전에 직면 하 고, 토론 하 고 어떤 종류의 배포 및 조정 상태 해야 이와 탐험의 숫자를 구성 시작 했다. 연구와 토론, 4 개의 대규모 세미나, 조직에서 그리고 감시 및 수정, 수에 대 한 연구 보고서에서 각 문서에 대 한 응답에서의 2 년 후 "과학 연구 활동의 큰 데이터 시대"는 마지막으로 완료.

책의 내용이 주로 세 부분으로 나누어집니다. 첫 번째 부분은 데이터를 사용 하 여 특성, 발생 하는 문제 및 향후 동향 분석, 고 에너지 물리학, 천문학, 지구 관측 및 생명 과학, 두 번째 부분은 데이터 수집, 전송, 저장 및 처리, 데이터 통합 등을 포함 하 여 더 많은 공부를 하는의 과학 분야의 현재 상황에 대 한 데이터와 문서 상호 운용성, 데이터 마이닝 및 시각화 기술, 과학의 미래를 탐험 연구 활동 유사시에 어떤 기술 지원과 이러한 기술의 개발 동향; 세 번째 부분은 데이터 과학의 발전의 전망 이다.

전형적인 예는 가상 천문대 천문 연구 리 Jianhui 과학 연구 활동에 큰 데이터의 영향에 대 한. 천문학은 주로 새로운 별을 찾으려고 망원경을 사용 하 여 첫 번째 관측 과학. 하지만 지금, 다양 한 새로운 계기 및 장비의 급속 한 발전으로 인간 점차적으로 천문 현상 및 기술적인 방법, 수집 하는 기능 결과에 엄청난 양의 복잡 한 데이터. 따라서, 나중에 천문학 연구, 관찰 능력 질문을 구성 하지는, 진짜 문제는 어떻게 연구원 수행 분석 및 방대한 데이터에서 발굴 필요 발견, 과학적 문제를 일으킨다. Li Jianhui 추가 설명, "그래서, 아주 이른 시간에 가상 천문대는 앞으로, 관측된 데이터를 공유할 수 있습니다 가정 하 고 데이터는 천문대를 구성 수." 악기와 장비 만든, 전통적인 천문대와는 달리 이러한 데이터 형성 관측은 실제로 가상 천문대. 이러한 환경에서 어떻게 연구자 공동 작업, 데이터 분석, 새로운 천문 현상, 발견 과학 연구 방법 변경할 수 필요한 모든.

리 Jianhui는 오랫동안 큰 데이터는 현상, 또는 문제 또는 도전, 및 큰 데이터 문제를 다루는 한 방법 새로운 분야 데이터 과학을 구축 하는 것입니다 주장 했다. 일반적인 문제 및 방법, 결과 새로운 분야에 추출 하는 데이터 집약적인 분야에서 소위 데이터 과학이 이다.

현재, 내포, 확장 및 데이터 과학의 과학 문제 없다 명확한 이해 이며 아무 일치. 하지만 리 Jianhui에 따르면 데이터 과학 지난해부터 가속 그리고 국제적인 수준에 미국 컬럼비아 대학, 캘리포니아 대학, 버클리, 영국 제국 연구소의 기술과 다른 대학교 데이터 과학 연구소를 설정, 중국의 칭화 대학이 5 월 설정 데이터 과학 연구소. "자, 모두 실현 데이터 과학 올 것으로 보인다. "

" 물론, 그냥 계산 과학 많은 질문, 직면 했다 그것은 또한 주장 했다 데이터 과학 과학 아니다 사실 모든 주제 데이터 과학 호출 될 수 있기 때문. Li Jianhui 말했다, "어떤 사람들 데이터 과학 다른 분야의 개발을 위한 도구와 모델을 제공할 수 있지만 다른 한편으로, 그들은 또한 그들의 자신의 분야 개발 필요를가지고 생각 합니다." 현재, 거기 데이터 과학에 아무런 합의 이며, 지속적인 논의 충돌에 대 한 필요가 있다.