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산두대 응용수학의 데이터과학 이론의 주요 연구 방향은 무엇입니까?

산두대 응용수학 데이터 과학 이론의 방향은 주로 데이터 마이닝, 패턴 인식, 이미지 처리 및 관련 분야의 이론과 응용 연구에 종사한다.

데이터 지향적인 데이터 과학은 응용 수학, 통계, 패턴 인식, 기계 학습, 데이터 시각화, 데이터 웨어하우스 등 여러 분야의 이론과 기술을 결합한 학제 간 분야입니다. 복잡한 자연, 인문, 사회현상의 특징이나 법칙을 데이터로 밝히는 것이 목표입니다. 체계적인 학습을 통해 학생들은 도메인 데이터 분석, 기술 개발 및 응용의 기본 기술뿐만 아니라 데이터 과학의 기초와 도메인 데이터 분석의 방법론을 깊이 이해할 수 있습니다. 엄격한 전문 기술 훈련과 깊은 데이터 시야를 갖춘 데이터 과학자와 데이터 기술 인재를 양성하다. 빅데이터의 빠른 발전과 함께 데이터 자원 개발 활용 수준을 높이고 국가 전략 자원을 보호하는 것은 우리나라의 종합 국력과 국제경쟁력을 높이는 필연적인 선택이다. 데이터 자원의 개발과 활용은 데이터 산업을 형성하는데, 이 새로운 생산 체인은 데이터 인재가 절실히 필요하다. 뿐만 아니라 점점 더 많은 분야에서 데이터의 가치를 발견하고 있으며, 빅 데이터는 인류 사회 발전, 과학 연구, 경제 건설, 문화 생활에 혁명적인 영향을 미치고 있다. 따라서이 큰 방향은 사회 경제적 수요와 매우 일치합니다.

산 터우 대학에는 해외에서 귀국한 컴퓨터 과학 고위급 인재가 많다. 현재 데이터 마이닝, 네트워크 및 정보 보안, 소프트웨어 엔지니어링, 데이터 과학, 지능형 시스템 및 소프트웨어, 현대 네트워크 기술 및 정보 보안, 클라우드 컴퓨팅 및 대규모 데이터 어플리케이션의 4 가지 연구 방향 등 몇 가지 특징과 경쟁 우위를 지닌 세 가지 분야가 초보적으로 형성되고 있습니다.

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