Sprecher: Dr. Gongjin Lin , Fellow der American Statistical Association, Distinguished Professor an der Pennsylvania State University
Sprecher: Dennis KJ Lin , angesehener Professor, Pennsylvania State University
Thema: Big Data: Entscheidend ist nicht die Größe der Daten oder die Daten selbst, sondern statistisches Denken
Thema: Es geht nicht um Big Data, sondern um Statistiken
Zusammenfassung:
Um eine gute Mahlzeit zuzubereiten, benötigen Sie drei Elemente: gute Zutaten, gute Kochutensilien und eine gute Kochmethode. Dasselbe gilt für die Untersuchung von Big Data. Wenn Sie im Bereich Big Data gute Arbeit leisten möchten, sind Ihre Zutaten Big Data, Ihre Kochutensilien sind Computer und die wichtigste Kochmethode ist statistisches Denken. Es ist erwähnenswert, dass Sie Zutaten und Kochutensilien kaufen können, solange Sie bereit sind, Geld auszugeben. Die Kochmethode bleibt jedoch Ihnen überlassen – Sie müssen sie selbst erlernen. In diesem Bericht erfahren Sie anhand mehrerer einfacher Fallanalysen, wie Sie köstliche Big Data-Gerichte zubereiten können. Außerdem werden einige persönliche Ansichten zur Zukunft von Big Data und insbesondere zur zukünftigen Entwicklung des Internets der Dinge dargelegt.
Abstrakt:
Um ein gutes Gericht zuzubereiten, braucht man drei Elemente: gute Zutaten, einfach zu handhabende Kochutensilien und gute Kochmethoden. Ähnlich verhält es sich mit der Forschung mit Big Data. Ihre Zutaten sind Big Data, Ihre Kochutensilien sind Computer, und die wichtigste Kochmethode ist statistisches Denken. Es ist erwähnenswert, dass man Zutaten und Kochutensilien kaufen kann, gute Kochmethoden jedoch selbst erlernen und verbessern muss. Dieser Vortrag behandelt einige einfache Fallstudien, bringt Ihnen das Kochen mit statistischem Denken bei, gibt einen Ausblick auf die Zukunft von Big Data (insbesondere des Internets der Dinge) und präsentiert einige persönliche Ansichten.
