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CDAS 2017 數據分析師行業峰會是第四屆數據分析師。2017年7月29日，在北京國貿的大飯店舉辦。本次峰會採取1+11形式，共計一個主論壇和11個分論壇，涉及生物醫療、雲計算、互聯網、金融、人工智慧、數據可視化與商業BI、交通旅遊、智慧投資、資料庫以及CDA數據分析師專場等多個行業。CDA數據分析師目前已經作為一個品牌，主要是由經管之家，前身是人大經濟論壇創辦。我還在大學做數學建模的時候，人大經濟論壇是重要的資料來源。經過數年的努力，人大經濟論已經成功轉型成數據分析行業非常專業的培訓及服務機構。而據我所了解，當時做數據分析，做數學建模的這些小夥伴們要不走上了數據分析師的崗位，要麼因為紮實的數學基礎做研究性方向，很多也走上了人工智慧這一領域。上午，我在主會場聽了主辦方開幕詞以後來到醫療分會場。第一個主題是人工智慧，在醫療數據中的應用。我已經錯過了。入座的時候正在開始講第二個主題大數據助力臨床醫學研究應用。由北京大學第三醫院骨科秘書長吳映霞主講。同時她也是本分會的主持人。我入場的時候已經座無虛席，有很多人席地而坐。有一位老先生尤其認真聽完全場，說實話技術行業常說是年輕人的天下，但是我已經在很多次會議報告，開放式的互聯網行業交流，創新講座等等看到這樣的老者，有時候坐的近會聊幾句，他們大多是高校、醫院、研究所退休，雖然年紀大但是身上還帶著課題研究組，自己也寫著書，「腦子不用會壞掉，年輕人珍惜時光啊」，有一位老先生叮囑過。吳老師的ppt彙報的非常詳細，對比總結了主要是專科方面的學科科研結論以及成果。北京大學第三醫院臨床數據中心在科研領域做的一些突出應用。上圖模糊，請原諒我位置也是勉強能看到數據，討論的內容非常精彩，講了很多工作中的共同感受，當時忙著頭腦充電，沒來得及記錄，恕不能詳盡敘述。期間提出了兩個問題，第一個就是數據分析及建模工具，第二個就是數據共享。這兩個問題非常大的限制了臨床科研人員的工作效率。而數據標準化和非結構化自然語言處理，一直都是數據屆兩大老大難問題，在整個交流分享中被多位專家多次提到。--解決辦法沒有更好的捷徑，打好基礎，提高數據質量，時間與積累。會後我做了一些查詢，可以看到北京大學第三醫院信息科聯合嘉和美康做了基於大數據技術的臨床數據中心及智能分析應用平台。自08年開始進行電子病歷為核心的臨床信息系統建設。整和了HIS、LIS、EMR、手術麻醉、移動護理等系統方面做了大量的數據歸集操作，完成了基於臨床實踐的臨床數據標準化與規範化。從網路上可看到2015年公開的招標文件，臨床數據中心與智能分析平台建設，整個預算金額達到人民幣610萬元。由於篇幅問題，受限於手機打字發稿，不再一一敘述。下面是主要分會場的資料，由主辦方提供，與大家共享。大數據與生物醫療大數據與雲計算互聯網大數據電商大數據大數據與人工智慧露個臉，我分享老鐵大數據和人工智慧，老鐵給我講了很多科技知識產權和傳媒投資的法律案例。好酷的約會。很多人會在醫院留下回憶很少人會在醫院停下駐足—— 行業所見所聞，願與你分享行走在白大褂里的董小姐回復【視覺識別】 來看人的大腦是怎樣處理識別視覺信息的回復【數據工具】 了解有哪些工具可以為你提高數據分析手段回復【數據來源】 看完這個你還覺得數據難找了嗎？回復【演算法】 了解多種數據分析基礎有用的方法回復【腦洞】 看完這個你還覺得你的腦洞真的大么？回復【行業】 看看醫療行業發生了點什麼回復【互聯網醫療】 查看互聯網醫療領域文章回復【智能設備】 關於可穿戴硬體及其他醫療健康相關智能設備介紹第一時間了解互聯網及醫療方面的信息，