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了解斯坦福大学首位数据科学学院
两位研究人员被任命为斯坦福数据科学的首任教员。他们的工作涉及多个学科，但都渴望探索和利用大量现实世界的数据。
来源:斯坦福新闻“研究大脑的人与研究天气模式的人有什么共同点？”数据科学家Laura Gwilliams问。 “答案：数据中的复杂时空模式！”
Laura GwilliamsGwilliams和Brian Hie是Stanford Data Science的前两位教职员工，这是一个专门用于数据驱动的发现并扩大Stanford及其他地区的数据科学教育的研究院长。 Gwilliams是心理学的助理教授，斯坦福数据科学教师和Wu Tsai神经科学学院的教职学者，正在研究人脑如何使语言成为可能。 Hie是化学工程助理教授和Dieter Schwarz Foundation SDS教职员工，正在开发大型的多功能AI神经网络（称为基础模型），以了解分子和分子系统的演变，并利用这些知识来告知医学进步和治疗学。
Brian Hie 斯坦福数据科学 Wu Tsai神经科学研究所 数据科学是一个看似无尽应用的新兴领域。重点是神经科学，天气，微生物学还是人工智能，数据科学方法都可以利用大量的数据，否则这些数据可能太密集或复杂而无法理解。 为了更好地理解数据科学所提供的所有内容，斯坦福大学报告与格威利亚姆斯（Gwilliams）和希（Hie）进行了交谈，及其在语言学和神经科学方面的激动人心的工作以及生物学的机器学习。 这次采访已被编辑，以进行长度和清晰度。 您将如何定义数据科学？ hie：数据科学是一个跨学科领域，使用科学方法，过程，算法和系统来从结构化和非结构化数据中提取知识和见解。它结合了统计，数学，计算机科学和领域专业知识的各个方面，以分析复杂的数据并解决现实世界中的问题。 hie： Gwilliams： 在过去的五到十年中，数据科学发生了什么变化？ 有关更多信息Wu Tsai神经科学研究所
数据科学是一个看似无尽应用的新兴领域。重点是神经科学，天气，微生物学还是人工智能，数据科学方法都可以利用大量的数据，否则这些数据可能太密集或复杂而无法理解。
为了更好地理解数据科学所提供的所有内容，斯坦福大学报告与格威利亚姆斯（Gwilliams）和希（Hie）进行了交谈，及其在语言学和神经科学方面的激动人心的工作以及生物学的机器学习。
这次采访已被编辑，以进行长度和清晰度。
您将如何定义数据科学？
hie：数据科学是一个跨学科领域，使用科学方法，过程，算法和系统来从结构化和非结构化数据中提取知识和见解。它结合了统计，数学，计算机科学和领域专业知识的各个方面，以分析复杂的数据并解决现实世界中的问题。 hie：Gwilliams：