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一、数据科学
定义：将数据科学（DS）和统计学、专业编程、先进分析、人工智能（A）与机器学习（ML）以及特定领域的专业知识相结合，从而揭示隐藏在组织数据中的可操作洞察。
研究内容：
数据科学的基本理论：研究数据的科学或对数据进行探索的科学。
计算社会科学主要包括计算法学和商业智能，通过计算技术对社会现象进行分析。
嵌入式人工智能、智能物联网和无人驾驶，这些领域聚焦于人工智能技术在不同领域的应用。
二、数据分析
定义：数据分析是通过分析手段从数据中挖掘业务价值的过程。它需要运用合适的统计分析方法对收集的大量数据进行总结。
研究内容：
统计学的研究领域包括参数估计、假设检验、回归分析和时间序列分析等，是数据分析的重要基础学科之一。
机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过对模型进行训练来处理和分析数据。
数据挖掘：旨在从海量数据中识别未知的模式、规律和知识，包括分类、聚类、关联规则挖掘以及异常检测等方面。
三、运筹学（Operations Research）
定义：运筹学是一门学科，旨在运用科学的方法来解决涉及人、机器、材料和资金等组成的大型系统管理中所面临的复杂问题。
研究内容：
组合优化与图论的交叉研究：这是运筹学中一个非常活跃的分支，涉及理论计算机科学和博弈论。
随机优化章节：至今仍然是运筹学领域一个非常活跃的主要分支，并且在其他学科中得到了广泛应用。
网络科学和生物信息学是当前数学与复杂科学以及生命科学交叉研究的热门领域。
优化与决策：与理论计算机科学、云计算以及云服务的发展交汇成为了当前的热门话题。
四、信息管理系统
定义：在组织内部或不同组织之间整合的信息系统，旨在收集、存储、处理和传递管理所需的各种信息，以支持和辅助管理层的决策。
研究内容：
电子商务与电子政务方向：主要培养掌握电子商务理论与技术、具备较强市场分析能力的高级专业人才。
数据科学与大数据技术方向着重于培养学生的数据分析和处理技能，旨在培养掌握大数据技术、数据挖掘和数据分析的高级专业人才。
五、商业分析
定义：这是一门旨在支持商业决策的学科。学科要求具备收集和处理多种数据的能力。
研究内容：
市场营销领域：这一方向旨在帮助企业洞察消费者的需求与行为。
数据分析是指收集和处理大量数据，以便做出正确的商业决策。
财务管理函：商业分析师需掌握财务管理的基本原则，以评估企业的财务状况及其风险。
战略规划：商业分析帮助企业确定长期目标及其实现方式，同时监测和评估企业的绩效。
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