2018年9月20日-21日，第二届数据科学家大会（2018）在桂林隆重召开。本次大会由桂林市工业和信息化委员会指导，上海市数据科学重点实验室、桂林理工大学、人民邮电出版社联合主办，信通传媒有限责任公司、《大数据》杂志共同承办，来自国内主要科研院所、高等院校、知名企业的200余名数据科学家共聚盛会，探讨大数据前沿技术与应用、数据科学家的知识结构需求和学科建设，共商中国数据科学家培养之路。
全体与会者合照
首先，实验室主任朱扬勇教授作为大会主持人，在开幕式上，对每位专家的莅临表示了忠心的欢迎和感谢！随后，桂林市副市长黄加才在大会致辞。黄副市长对桂林市的大数据产业做了深入的介绍，希望广大青年创业者把握时代机遇，在桂林的美丽山水之间干出一番事业。欢迎社会各界的数据科学家和大数据企业落地桂林，为桂林的建设出谋划策、添砖加瓦！
实验室主任朱扬勇教授大会致辞
桂林市副市长黄加才大会致辞
接着，桂林理工大学副校长王玫教授致辞，王教授对桂林理工大学以及信息科学与工程学院的基本情况做了介绍，同时欢迎广大青年学者，加入桂林理工大学，进行多方合作与交流，并祝本届大会圆满成功。
桂林理工大学副校长王玫教授大会致辞
最后，大会主席、《大数据》杂志主编、清华大学郑纬民教授阐述了此次大会召开的初衷、意义和重点探讨的议题，他表示：旅游业是桂林的优势产业，旅游大数据是桂林的宝贵资源，这些都离不开大数据人才的支持。相信本次大会也会为桂林本地的大数据人才培养产生一定的积极影响，桂林大数据产业的发展也会蒸蒸日上！
大会主席、《大数据》杂志主编、清华大学郑纬民教授大会致辞
会上，中国工程院院士何友作了题为“工业大数据及其应用的报告，归纳总结了工业大数据的主要特征，并介绍了工业大数据的系列研究应用案例。
中国工程院院士、海军航空工程学院院长何友教授作报告
加拿大皇家科学院院士、香港中文大学（深圳）副校长、深圳市大数据研究院院长罗智泉教授作了题为“大数据信息处理技术及其应用”的报告，介绍了深圳大数据研究院在人才培养方面的经验，并以大数据在医疗领域中的应用为例提出了大数据技术面临的挑战和解决对策。
加拿大皇家科学院院士、香港中文大学（深圳）副校长、深圳市大数据
研究院院长罗智泉教授作报告
深圳大学计算机与软件学院副院长毛睿教授作了题为“大数据泛构：应对多样性挑战”的报告，介绍了大数据的统一表示，即将variety数据抽象为统一的数据类型、将variety距离抽象为统一的距离函数，针对统一的类型、距离特点进行大数据管理分析。
深圳大学计算机与软件学院副院长毛睿教授作报告
上海市数据科学重点实验室主任朱扬勇作了题为“数据科学的前沿科学问题”的报告，凝练了数据科学的前沿问题：包括数据流动规律建模、数据真实性判别、数据资源定价与流通等主题。
上海市数据科学重点实验室主任朱扬勇教授作报告
国家杰出青年科学基金获得者、教育部长江学者、华中科技大学教授金海作了题为“从大数据系统生态角度谈大数据处理教学的思考”的报告，介绍了CCF大数据专委会的大数据处理教材结构，包括基础技术篇、编程和处理篇、系统与优化篇等部分。
华中科技大学金海教授作报告
香港理工大学教授陈振冲作了题为“短时间大量培养数据科学人才：可能么？”的报告，以大数据行业招聘为例指出大数据人才匮乏，并强调了大数据与传统数据分析、机器学习等的区别，精算师与数据科学家的联系等。
香港理工大学陈振冲教授作报告
南京大学黄宜华教授作了题为“数据科学与大数据专业学科建设与人才培养”的报告，介绍了南京大学数据科学与大数据专业学科建设的基本经验以及教材建设，指出大数据人才的培养不同于以往的专业培养方式。
南京大学黄宜华教授作报告
中国人民大学信息学院副院长李翠平作了题为“新工科背景下的“数据科学与大数据技术”专业人才培养模式探索”的报告，介绍了人民大学数据科学与大数据专业的本科、硕士、博士培养模式，课程改革等。
中国人民大学信息学院副院长李翠平作报告
复旦大学大数据学院副院长高卫国作了题为“数据科学的数学基础知识”的学术报告，介绍了数据科学中所包含的数学基础知识，大数据的计算角度等问题，以及复旦大学大数据学院人才培养方案经验。
复旦大学大数据学院副院长高卫国教授作报告
DataCanvas首席数据科学家刘军博士作了题为“数据科学的实践谈”的报告，介绍了企业界所需数据科学家的技能，并以金融投资实践项目为例，讨论了其中面临的各种挑战以及对应的解决方案。
DataCanvas首席数据科学家刘军博士作报告
澳大利亚悉尼科技大学副校长张成奇教授作了题为“Data Science researchers at UTS”的报告，介绍了悉尼科技大学数据科学团队建设的基本经验，并着重谈到人才的结构、科研奖励机制等。
澳大利亚悉尼科技大学副校长张成奇教授作报告
上海市数据科学重点实验室熊贇教授作了题为“大数据人才培养的基础条件”的报告，介绍了大数据人才所需要的技能，培养过程中的基础条件，包括师资条件、数据资源、计算资源等，以及超学科人才培养模式。
上海市数据科学重点实验室熊贇教授作报告
在开放式讨论环节，围绕“数据科学与大数据技术学科专业建设的共性问题和个性问题”，张成奇教授、陈振冲教授、高卫国教授、熊贇教授、董明刚教授、张亮教授（山东农业大学）进行了深刻地探讨和交流。交流主题包括：数据科学师资问题、数据科学教材问题、大数据教学实验条件、特色专业大学（如农业大学、工业大学、经贸大学等）的数据科学学科建设、数据科学的论文评价问题。对话专家针对上述问题阐述了自己的观点和经验，并与观众进行了深入沟通和交流。在探讨数据科学论文评价问题过程中，对话专家对《大数据》杂志的专业性和权威性表示了积极肯定，并提出将《大数据》杂志纳入学生论文考核范畴的建议。
讨论会现场
本次大会不仅为国内外产学研各界提供了一个深入的学术交流、成果展示、开放共享的合作平台，为数据科学人才培养提供了助力，为共同促进国内大数据与应用技术的发展做出了重要贡献！