核心课程

通识课程介绍 | 《大数据与信息社会》

发布时间 :2018/09/05  编辑:   资料来源:   点击次数:

编者按

NO.18

今天为大家介绍的是第三模块“社会科学与现代社会”的核心课程《大数据与信息社会》。

本课程从科技革命的视角观察人类社会的演进,透视大数据浪潮推动下思维、科技、产业、经济、社会的变革,从多切面、多维度解构大数据时代的信息社会,帮助学生深刻理解当前的技术、经济和社会环境,感知以大数据为代表的新一代信息技术改造世界的逻辑。



教师团队介绍

课程负责人

赵一鸣

赵一鸣,中美联合培养博士,武汉大学信息管理学院副教授,研究生导师,教育部人文社科重点研究基地-武汉大学信息资源研究中心数据分析与信息资源规划研究室主任。主持国家自然科学基金项目、教育部人文社会科学研究项目等各类项目10余项,出版专著1部,发表论文40余篇。


团队成员

吴江

吴江,武汉大学信息管理学院教授,博士生导师,信息系统与电子商务系主任,武汉大学电子商务研究与发展中心主任。兼任湖北省电子商务学会秘书长、Data and Information Management英文期刊的学科编辑。长期从事信息管理与电子商务领域的研究工作,在国内外高水平杂志和会议上发表学术研究论文60多篇,出版学术专著2部。主要研究方向为商务数据挖掘、社会网络计算、智慧医疗健康、大数据科学学、信息计量与信息服务。


团队成员

洪亮

2009年毕业于华中科技大学计算机学院,获工学博士学位,美国弗吉尼亚大学(University of Virginia)计算机系联合培养博士。2012年担任微软亚洲研究院访问研究员。2015-2016年南加州大学计算机系访问学者。在TKDE、TKDD、SIGSPATIAL等国际期刊和会议上发表论文40余篇,并获得多项国内外专利授权,撰写中英文专著多部。2016年获得湖北省自然科学优秀学术论文二等奖。先后主持或承担国家重点研发计划子课题、国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金青年基金、教育部博士点基金、湖北省自然科学基金等各类国家级、省部级和企业科研项目。现为中国计算机学会(CCF)高级会员,CCF数据库专业委员会委员,ACM、IEEE会员。


团队成员

曾承

“治趣”创始人兼CEO,武汉大学博士、清华大学博士后,武汉大学计算机学院副教授、湖北省产业教授,吴阶平基金会家庭医学人才培养专项基金副主任委员,中国医药教育协会智能医学专业委员会副主任委员,北大医院智能模拟医学研究院副院长。带领公司通过4年努力,获得多次全国性大奖,成为医学教育领域国内知名品牌,2017年被北京长城咨询评为湖北省唯一的准独角兽企业。



课程简介

信息社会是继农业社会、工业社会之后最新的社会形态。随着大数据时代的到来,信息社会的内涵和特征又发生了剧烈的变化,带来了思维、科技、产业、经济、社会等方面的巨大变革。本课程将帮助学生感知、理解这些变革,带领学生站在大数据浪潮之巅,观察、透视信息社会的各个剖面,并从数据科学的角度促进不同学科领域的交叉渗透、知识融通。



课程大纲

1. 科技革命与人类社会演进

1.1 农业革命与农业社会

1.2 工业革命与工业社会

1.3 信息革命与信息社会

2. 大数据浪潮

2.1 大数据的起源、概念与特征

2.2 大数据战略

2.3 大数据思维

2.4 大数据的典型应用

3. 大数据时代的数字经济

3.1 数字经济的基本理论和相关概念

3.2 数字经济中的新基础设施与生产要素

3.3 数字经济中的平台战略

3.4 数字经济中的新模式、新场景与新业态

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《大数据管理概论》,孟小峰

4. 数据驱动的科学范式变革

4.1 科学范式的演进

4.2 大数据时代的科学研究第四范式

4.3 大数据时代的科学发现

5. 大数据时代的社会计算

5.1大数据时代的社交网络

5.2 大数据时代的复杂社会

5.3 大数据时代的计算思维

6. 大数据处理与分析

6.1 大数据采集与存取

6.2 大数据处理与挖掘

6.3 大数据统计与分析

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《大数据时代》,维克托•迈尔-舍恩伯格,肯尼思•库克耶

7. 大数据智能服务与应用

7.1 人文大数据服务与应用

7.2 安全大数据服务与应用

7.3 金融大数据服务与应用

7.4 医疗健康大数据服务与应用

8. 大数据时代的创新创业

8.1 中国开展大数据创业的优势

8.2 大数据创新创业面临的挑战

8.3 大数据创新创业的关键要素

8.4 大数据创新创业的主要方向

9. 学生综合展示与讨论

专题研讨

A. 信息技术的“双刃剑”

B. “数字遗产”之争

C. 数据驱动创新

D. 大数据时代的隐私保护

E. 数字孪生与智能制造

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《智能时代》,吴军



授课方式及创新

在传统课堂讲授的基础上,本课程将从以下方面加强课程建设:

1、案例教学。每一讲搭配1-2个具体案例,以扩展学生的视野,增强学生的学习兴趣。

2、研究性教学。一方面,在授课内容中加入国际上最新的研究成果和研究案例,以提高教学内容的宽度和广度;另一方面,将教师在大数据方面的科研成果以通俗的方式向学生讲授,以增强教学内容的厚度。

3、启发式提问与讨论。设计若干个专题研讨环节,通过启发式的提问方式,引导学生当场对教学内容进行辩证性思考与讨论,同学们还可以用当场交小纸条、发邮件的方式表达自己的观点。

4、学生综合展示与互评。要求学生组建跨学科的小组,针对教师拟定的专题或其他与课程内容有关的自拟专题,进行综合展示,并尝试引入“学生互评+教师打分”的评分机制。

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成绩评定

期末大作业占总成绩的55%,课堂发言、专题研讨、综合展示等平时成绩占总成绩的45%。



参考书目(部分

1. 孟小峰.大数据管理概论[M].北京:机械工业出版社,2017.

2. 维克托•迈尔-舍恩伯格,肯尼思•库克耶.大数据时代[M].周涛等译.杭州:浙江人民出版社,2013.

3. 吴军.智能时代[M].北京:中信出版社, 2016.