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正好以前辈的回帖为契机，来表达一下还没表达清楚的观点。顺便小结一下这个帖子。
1） 工业界和学术界在大潮之中的定位
大数据时代，数据成了最重要的资源。学术界没有像工业界那样拥有第一手的数据，表面上看起来，的确处于劣势。但不要忘记，统计这门科学，本来就是在数据稀缺的时代被发明的。统计的本质就是从有限甚至少量的数据中推断出普遍的规律。只要人或者机器不能达到全知全能，统计这门科学就有意义。
而且，machine learning 能够 work 的两个基本前提是数据有代表性和Chebyshev's Inequality。（当然，大部分数据从业者可能认为自己搞出来的东西能 work 的原因是自己吊。）现实中，数据量不满足Chebyshev's Inequality的情况比比皆是。比如说金融数据，数据量不足和heteroskedasticity 给 machine learning 在金融中的应用带来了巨大的挑战。在这种情况下，开发新的，数据需要量小的/收敛速度快的模型就变得非常有必要。而这种活，一般都是学术界干的比较好。
2）数据科学的前景
大部分人都不会否认，数据科学前景巨大。但到底是什么样的前景，有多巨大，每个人可能都有自己的理解。不管怎么理解，祝大家在新的浪潮中弄潮愉快。
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