數據科學

數據科學

每個時空發生的事情,其實已即時產生海量數據,同時構成獨一無二的「身份」。各式各樣的數據科學方法可以偵測這些事情、數據和身份,再從不同角度詮釋。

Data Science

數據產生的數量非常龐大,以每天百億億位元組計算,堪稱信息寶庫,而有策略地收集、檢視和分析這些數據的能力,可以釋放隱藏於不同流程和行為模式中的潛力。尋找這些增長點、辨識漏洞和制訂解決方案均有助持續改善生活的不同範圍。

數據科學主要關乎探究和使用數據,是以新穎角度了解事物的工具。數據科學在形形色色的現代科技中佔據著中心位置,有助我們把原始資料轉化為可以落實推行的解決方案。

為不斷開拓數據科學,我們需要以傳統數據與統計方法為基礎,再把它提升至另一層面。工學院以數據處理和挖掘的方式,加上數據分析和診斷來駕馭數據。與此同時,為全面善用大數據,我們積極參與各種研究活動,藉以微調由數據驅動及以統計學為基礎的機器學習流程。以數據為中心的科技方興未艾,而工學院的研究也站在區塊鏈、雲計算、物聯網和無線網絡等方面的前沿位置。

先進的數據科學也策動著金融工程中的金融科技、風險管理、金融計量經濟學、規範性與預測性的數據分析,還有物流管理。我們致力促進明智的數據使用,這也是在生物信息學和醫療手術中實現突破的先決條件。

儘管數據非常有用,但要收集和解封數據所隱藏的線索也面對各種威脅,例如是數據盜竊和私隱侵犯等。由於數據必須審慎採用,工學院的研究也致力完善和提升網絡安全這項重要挑戰。

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