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六月份北大光华 第八届R语言会议的看点在哪里 本人大二工科狗一枚，对于数据分析啥的真的不咋懂～?

正好打算去逛逛，借这个问题也给自己捋一捋看点吧。首先一点，这次R语言会议一个突出的特点就是主题鲜明——“数据与价值”。仔细看看各个专场的演讲，可以说还是比较贴近于主题的，很多演讲都对应于直接的应用方向甚至直接与商业价值挂钩，如keynotes中来自量邦集团冯永昌的用R语言进行高级量化投资、百度的互联网促销策略中的统计模型、微量集团冠名的量化投资专场、专场P5：推荐系统\u0026amp;计算广告、专场P7：商务数据分析、专场P10：互联网金融\u0026amp;统计理论，甚至于生物信息\u0026amp;制药专场涉及的云医疗、天文、气象、地理\u0026amp;可视化涉及的地理空间数据商业应用等，都是非常贴合主题的。如果题主的关注点也在于数据的价值的话，个人感觉去听一听这些，问题应该不大。一个原因是，这样的报告很难下沉到特别细节的专业技术上来，而更多会注重于解决方案的设计。这样的话题主只需要掌握一些主要的思想，应该就能理解（况且讲太细的话还会涉及商业机密）。日后对某些项目感兴趣的话，再按照思路来学习和尝试，也是可以的。此外，大数据这些年来能够得到人们的重视，很大程度上是因为人们能够从中得到利益。倘若有一天，数据不再产生价值、输出利益，数据科学也就不会像如今这般受人欢迎了 。因此，如果有志于数据科学，去了解数据科学是怎样为人们带来价值的，并以以往的经验为参考，探索更广的应用领域，也是很不错的选择。所以我觉得最大的看点就是这些与主题合拍的演讲了。下面再列几个我觉得期待的看点（不涉及我自身研究方向偏好的）第二大看点：百度专场。大数据，从来都是产业界比学术界拥有更实用的技术和经验。而搜索引擎起家的百度，可能是本土企业中大数据应用经验最丰富的了，因此期待可以从专场的几个演讲中看到这些年来百度探索过程中的一些思考和方法。再看其演讲题目，如深度学习的历史及面临的挑战——自我疑惑解答（罗恒）、互联网促销策略中的统计模型（毕然）、Transfer learning在广告点击率预估的应用（黄晶）等，乍看之下还是很有诚意的。第三大看点：专场P9-软件工具Julia\u0026amp;Python\u0026amp;R。既然是R语言会议，工具和语言的使用自然也是值得注意的一个方面了。在数据分析领域，很难说凭借一个工具就把任务完成了的，即使是可视化，也有很多种不同的工具可供选择。而工具之间的充分协作，也是很好地完成工作的一个重要手段，这是我期待该专场的第一个原因。此外，本专场涉及到R语言的一些精微之处，如颜林林（北京大学）：解构R语言中的“黑魔法”、李舰（堡力山集团）：R语言中的最优化方法等，也应是非常值得一听的。第四大看点：可视化。可视化可能是所有数据分析任务都应该经过的一步吧。做数据分析，是因为人们发现事情的运行背后存在规律，而不能依靠直觉。而我认为，可视化就是让数据给人以感觉的第一步，也是人恰当地运用数据的最后一步。可视化技术可能很基础，但我从来不觉得强调这一基础有何不妥，而可视化的过程与艺术表现有着微妙的联系，也是我重视它的一个理由。此外，大数据环境下的可视化会不会有什么变化呢？会与抽样有关吗？也是我思考的一个问题。根据题目，这场keynote好像不错，袁晓如（北京大学）：让数据触手可及——可视分析，还有这个周扬（JD Power）：R与可视化的邂逅让数据有了别样的味道。其它看点其它的看点嘛，取决于个人的兴趣了吧，因为剩下的那些专场和演讲都是以某一研究/商业方向为引导的。喜欢自然语言处理的话就去看看P8专场；对量化投资有兴趣的话，keynote 5、P3专场；互联网金融就是P10专场了；P5专场的推荐系统和计算广告也是很吸引人的方向；P2专场的人网物联嘛，肯定是当前几年的热点，也是挖掘潜在价值重要领域；根据专业倾向，还可以看看P4专场的天文、气象、地理\u0026amp;可视化和P6专场的生物信息\u0026amp;制药；应该还有一些有趣的例子可以看到哦，如P7专场里面的中国好歌曲的预测、英超进球数的分析等。总而言之，个人感觉本次大会的看点还是非常足的，期待到时能够得到一定的启发吧，也希望能帮到题主~~^_^~
■网友


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