5月31日，由东北师范大学大数据研究院、社会科学处联合举办的大数据研究院“走进净月”系列报告会在我校净月校区完美收官。本次系列报告会共五场，历时整个5月，报告人依次为东北师范大学副校长、大数据研究院院长郭建华教授，商学院吕康银教授，信息化管理与规划办公室杨贵福总工程师，数学与统计学院郑术蓉教授，信息科学与技术学院孔俊教授。报告内容精彩纷呈，引起广大师生热烈反响。
一、大数据如何助力于我们的科研工作？
5月4日，郭建华教授指出，科学研究的基本过程是从现实世界走向本真世界，而模型世界是此过程的必经之途。人们一般通过数据来描述现实世界,但科技的发展使得我们走进了一个大数据时代，从而科学研究必须借助大数据手段才能得到跨越式发展。郭建华教授根据自己的研究案例,展示了如何充分利用大数据领域的前沿思想和技术,来推动社会的科技进步和创新发展。最后,郭建华教授为现场师生答疑解惑,鼓励青年教师和学生运用大数据思维和手段处理科研工作中的问题,切实推动科研工作的实质性进展。
二、大数据与经济学研究
5月11日，吕康银教授结合自己的研究经历，讲述了经济与数学密不可分，数据作为经济的资源要素又是如何逐步上升到国家战略。经济学研究从思辨驱动研究范式到模型驱动研究范式，再到数据驱动研究范式，不仅提升了研究的准确性，还推动了科学研究的飞跃。吕康银教授结合丰富的经济学案例，阐明了大数据在国外行为经济学、农业经济学、人口经济学、新经济研究领域等领域的广泛应用,强调大数据对现代经济的巨大推动作用。
三、财富清点——数据现状、技术手段以及障碍
5月18日，杨贵福总工程师从数据的起源谈起，首先分析了如何将我们探索的变量通过数学模型的指标和关系进行量化处理。利用技术手段，将统一认证、数据中心、系统和网络运行等学校信息化业务数据从质量到范围，提供全维度系统化勘查，带动实际数据应用研究，有效促进科学管理和技术决策。杨贵福总工程师指出：数据时代的发展伴随着伦理隐私、数据共享等问题，数据清洗、格式转换、混淆、脱敏等技术手段亟待重视，鼓励同学们为推动数据时代的振兴繁荣而努力奋斗。
四、高维数据的挑战
5月25日，郑术蓉教授从数据的发展谈起，深入剖析了大数据时代高维数据涌现所带来的伪相关、过度预测等问题。随后，郑术蓉教授通过具体案例讲述了主成分分析、因子分析、变量选择等传统降维方法，并指出这些传统方法在高维情况下如何逐渐失效。报告中，郑术蓉教授系统地介绍了自己基于大维随机矩阵理论进行高维数据分析所取得的理论结果及其在经济学、金融学、医学、生命科学等众多领域中的应用。最后，郑术蓉教授介绍了大数据时代所面临的超高维数据挑战以及尚未解决的关键性问题。
五、基于大数据分析的深度学习相关方法——在学习行为中的探究
5月31日，孔俊教授首先介绍了深度学习如何逐步成为大数据分析领域的热点问题，并用平实易懂的语言介绍了近来热门的Google Brain、AlphaGo、ImageNet、Places以及YouTube-8M数据 库的区别。随后，孔俊教授介绍了基于多层神经网络、海量数据的深度学习以及经典深度网络模型等知识，结合自己多年的科研经历，对自己组建的PAMI团队的基于深度复合语境的视频事件识别、分析，面向公共安全的视频突发事件分析等方面的工作进行了汇报。最后，孔俊教授表示，希望基于教育大数据的学习行为探究，构建数据库、设计评价指标，鼓励青年教师和莘莘学子积极研讨人工智能在教育领域的应用与发展。
各位主讲人聚焦热点，例证详实，深入浅出，精彩纷呈，以深厚的学识和高尚的人格魅力，引发了在场师生的深入思考和热烈反响。最后，郭建华副校长作总结发言并指出：大数据研究院要加强合作交流，增强核心竞争力、凝聚力，切实做到深度融合、开放共赢，逐步针对我校交叉学科具体领域的文本、图像、视频数据，提供信息科学手段和模型咨询。郭建华副校长鼓励全校师生在大数据时代，通过问题驱动，项目引领，团结一致，肩负时代责任，谋划未来，创造未来。
