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数学建模：我们再学习的机遇与挑战,陈叔平2013.5.18,人都渴望成功，渴望得到尊重有愿望，还要有勇气，有思路，有办法观念决定方向，性格决定命运，细节决定成败,在一个快速变化的时代大学里学的东西不再能“吃一辈子”需要不断地再学习对学生如此，对教师更如此,数学建模是一个舞台，是一个载体如何用好机会，如何赢得信任如何争取资源，如何协调时间,占住并巩固立足点：数学的教学与应用不要轻视甚至抛弃自己的“看家本领”要拓宽知识面，但别“转行”取代别人数学是相通的，划分是人为的温故知新，常教常新，乐在其中,传授型学习与研究型学习以知识为主与以问题为主历史的积累，各有各的知识体系如何组织教学：激发兴趣，共同语言，引人入胜是首要考虑,磨刀不误砍柴功“规定动作”与“自选动作”巧妙结合切忌“碎片化”,世界的本质就是数据，大数据将开启一次重大的时代转型；大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望；从因果关系到相关关系的思维变革才是大数据的关键，建立在相关关系分析法基础上的预测才是大数据的核心。维克托迈尔-舍恩伯格,从数据处理中开拓数学建模的新天地,从历史看科学研究的模式信息化时代的现实需要与挑战数据蜂拥而至，问题五花八门,数据处理为何重要,图,下一页,数据在数学与工程应用之间建立了直接的桥梁数据应该成为数学研究的基本对象之一数据处理让数学为工程应用问题提供了基础和新的思路,数据处理为何重要,用数据来进行科学研究把零碎的经验的知识整理成系统的科学数据是资源，数据是产业，数据是科学科学地研究数据数据的获取、存储、展示、平台数据的分析、结构与模型,数据科学,分析的观点；函数逼近代数的观点；矩阵与张量拓扑与几何的观点；聚点、分类动态过程统计的观点；图与网络结构数理逻辑,数据的数学结构,原理比方法重要专业知识的帮助与局限必然与随机的边界何在,哲学思考,统计精算、电商、金融、社会管理交通问题：交通科学vs交通工程工业问题、环境问题、天文、各种科学研究,典型问题举例,获得
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