数据科学

一、战略定位

数据科学与创新研究院（Data Science and Innovation Institute, 简称DSII）的基础学科原点与核心驱动引擎，贯穿多个研究方向并为其提供算法框架、模型基础与理论支撑。DSII自成立以来，始终将数据科学视为支撑未来技术体系与智能社会构建的关键学科，致力于推进其从理论突破、技术演进到跨场景应用的全链条发展。

在全球数据密集型转型加速的背景下，DSII聚焦数据科学中的复杂系统建模、高维信息挖掘、智能决策支持与知识发现机制，推动该领域在多学科交叉中的深度融合与自主理论体系的构建。

二、研究重点方向

数据科学方向以“基础研究+方法创新+应用嵌入”为主线，重点聚焦以下核心领域：

1. 大规模数据建模与分析方法

研究高维数据、流式数据、异构数据的建模理论与算法体系，包括稀疏建模、因果推断、图数据分析与高维统计推理。

2. 数据工程与系统架构

构建高性能数据处理架构与工具链，涵盖数据清洗、集成、治理、可视化及计算优化，提升复杂系统下的数据处理能力与可扩展性。

3. 数据智能与自动决策支持

发展面向不确定性环境下的智能数据分析与实时决策模型，支持在医疗、交通、金融、能源等领域的智能管理与预测优化。

4. 可解释性与公平性机制

研究算法过程中的可解释性建模、结果透明性、数据偏差识别与纠偏机制，确保数据使用的伦理合规与社会接受度。

5. 开放数据与共享生态

构建可信数据共享框架、开放知识图谱与数据资产评估模型，服务数据协同创新与价值释放。

三、交叉融合与平台协同

数据科学不仅是研究院的基础学科，更是实现“数据+X”跨领域研究的核心枢纽。该方向与人工智能、智能制造、生命科学、社会科学等领域深度交叉，支撑构建多学科共融的技术体系。例如：

支撑人工智能模型的训练优化与算法框架；

服务生命科学中的精准医学数据整合与疾病预测；

连接城市治理中海量感知数据的实时处理与调度优化；

支持科技伦理研究中的数据可视化与偏差识别分析。

研究院已建设多个联合数据实验平台，推动数据科学与城市管理、教育公平、生态监测、社会政策等领域的实际融合与技术输出。

四、国际合作与社会价值

数据科学领域在研究院国际合作体系中处于核心位置，研究人员广泛参与国际数据标准建设、开源系统开发与跨国协同研究项目。

同时，DSII致力于将数据科学成果服务于社会责任与公共利益，在数据公益、教育公平、灾害响应、公共健康等领域开展数据驱动型社会创新实践，推动技术赋能可持续发展目标实现。

五、未来展望

面向未来，DSII将在数据科学方向持续推进以下目标：

构建自主可控、面向复杂系统的数据建模理论体系；

开发具备高效、安全、可解释特性的通用分析算法；

打造开放、互联、可信的数据基础设施；

推动数据科学在政策支持、治理现代化与全球合作中的广泛应用。

数据科学不仅是“技术之核”，更是“治理之策”“认知之基”。DSII将持续强化该领域的战略引领力，建设具有全球影响力的数据科学高地。