資料科學  ───

Data Science
 

海量資料 (Big data) 是由 IBM 在 2010 年觀察到並提出的概念名詞，其特色是 : 龐大、即時性及多樣性。

由於目前資訊技術發達 3C產品普及，資訊很容易被轉換為數位資料而被儲存下來。這些資料包括文字、影像及聲音等，再加上網路發達，資料傳輸容易，在電腦上就可立即搜尋及使用這些資料，因而產生海量資料這種現象。

在這些龐大複雜資料下，常有特定模式隱藏於其中運作。處裡海量資料之目的及方法，就是找出這些隱藏模式並加以運用，這方法即為資料科學 (data science)。

舉個例子 ~

在 2009 年 Nature 期刊上發表一篇預測 influenza 流行的研究著作。值得注意的是，作者並非生物學家，而是一位 Google 工程師。他利用 Google 搜尋引擎中每週 influenza-like illness 相關字數目頻率變化與 influenza 疫情流行做統計，發現兩者間有高度相關 (r=0.85)。利用這模式就可成功預測 influenza 之流行，這是一個生物醫學海量資料分析的例子。

學程

特色

Characteristic

為培育具備處理與分析生物醫學海量資料的跨領域人才，並提昇學生就業力，本學程將以實際的生物醫學海量資料為核心，讓學生接觸實際的生物醫學海量資料計畫，學習資料儲存與整理，模型建立與分析方法，結果呈現、說明與視覺化等海量資料處理與分析實作。

宗旨
與
目標

生物醫學海量資料分析碩士學位學程   ───

Master's Program of Big Data Analysis in Biomedicine

著重於生物醫學海量資料處理分析與闡述 / 解讀資料人才的培訓藉由海量資料分析技術，建構生物醫學知識圖譜，將經驗醫學從實證醫學推展至精準醫學。