为配合即将于11月18日召开的“地球科学大数据与人工智能学术研讨会”，地学大数据培训会于2017年10月19日在我所召开。本次培训会由油气资源研究院重点实验室、岩石圈演化国家重点实验室、我所和中国科学院大学主办。大会由油气资源研究院重点实验室主任王彦飞研究员主持。来自科研院所、企业单位的近200余名学员参加了本次培训会。 

　　培训内容涵盖大数据概论、Python语言基础、大数据分析技术与框架、图计算与机器学习、大数据中的反问题、基于WEB的大数据可视化和地学大数据实践等方面最新理论与技术成果。中国科学院大学的王显莹博士、Minnesota大学David Yuen教授、欧拉数（北京）技术有限公司的曹志富、北京太观科技有限公司的宋子豪、我所王彦飞研究员、上海大界机器人科技有限公司的陈济林分别做了精彩的报告，并同与会专家开展了热烈讨论。 

　　图灵奖得主，关系型数据库鼻祖Jim Gray提出将科学研究分为四类范式，依此为实验归纳，模型推演，仿真模拟和数据密集型科学发现。其中，“数据密集型”即为我们所称的“科学大数据”。大数据技术包括数据采集、数据仓库、数据平台、数据处理、数据分析、数据挖掘、机器学习、数据可视化、数据应用等方面内容。地学大数据涉及地质、地球物理、地球化学、数学、计算机科学等多学科领域。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对数据的深度挖掘。 

　　大数据技术是当今社会的热门话题，基于大数据技术的各项产业已经惠及亿万百姓。在地震、石油勘探、地质、地化、气象、海洋等相关领域，信息技术在帮助人类理解地球物理运行规律、进行资源开发和灾害预报预警等方面发挥着越来越重要的作用。

参会者合照

　　                                                （油气资源研究院重点实验室 供稿）