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摘要：在信息时代背景下，各行各业都会产生海量数据，数据信息挖掘带动了相关产业的迅速发展，大数据人才缺口巨大，因此，各高校纷纷开设了大数据专业。大数据作为新兴理念已逐渐应用于互联网和信息行业。为实现社会的可持续化发展，必须依靠新兴技术解决目前问题，大大提高工作效率与质量，于是数据科学研究受到强烈重视。合理利用数据科学，势必社会建设的腾飞打下夯实基础。本文就数据科学研究在社会科学中的应用前景进行详细探究，以期为有关方面的研究提供参考借鉴。
关键词：数据学科研究；社会科学；大数据；科学研究
1引言
数据科学与大数据专业是近年来产生的一批新兴学科，为了符合社会发展的趋势和新兴岗位对人才的需求，各大高校对数据科学与大数据技术专业的核心课程设置与人才培养方案进行了初步的建设探索。数据科学与大数据专业属于交叉型的综合性学科，既包含了统计学、数学、计算机等重要的支撑性学科也包含了拓展的生物医学，环境科学等等其他分支学科。因此，对数据科学研究在社会科学中的应用前景进行研究具有显著的意义。
2 数据科学大数据应用技术
大数据，顾名思义是一种规模大到传统软件工具能力范围外的数据集合。简单来讲可以理解为把各类数据比作一个一个方格，那么大数据就是容纳数以百万计、数以亿万计方格的屋子。一直在强调的大数据，其实就是在海量的数据中挑选满足生产生活需求的应用技术，它包括对数据的收集、分类、分析和最后的呈现环节。在前期对数据的收集过程中需要在征得用户同意后，即不涉及用户个人隐私的前提下进行。收集数据的环节是完善数据结构框架的第一步，也是决定数据数量与质量的至关重要一环。大数据第一步的收集步骤倘若由于数据库不够丰富或者数据质量不够合格，对下一步乃至下下一步工作的进行都是十分不利的。数据库初步建立之后，接下来便是根据数据内容分门别类的进行归纳、处理。例如教育类，哲学类，文史类、理工类的数据分开放置，便于以后的查找应用。互联网的优势之一在于强大的记忆功能，能够根据数据的分类，当产生实际需求时快速调出所需内容信息。
3 应用措施
3.1 重视数据科学相关课程普及
大数据时代已经成为新时期的重要标志之一，每一位学生自身所学习的学科都与大数据离不开。因此，各大高校应当充分重视数据科学与大数据技术专业的建设，将其基础原理内容的课程，拓展成为公共选修课，以便有需要的其他专业的人才自行选课学习。除此之外，将数据科学与大数据技术专业的基础课程作为选修课，使得其他学院和专业的学生也能选修学习并提出课程建议，也是进行课程专业建设的良好途径之一。
3.2 专业实践体系的构建
新兴产业和新经济需要的是具有良好人文素养、协作精神、可持续发展、终身学习能力、实践能力强、创新能力强的高素质复合型新工科人才。然而，传统工科专业人才培养目标定位不清晰；教学偏于理科化；人文基础不够，缺乏创新性；实践环节又比较程式化，缺乏较完整的系统化工程实践教育过程；专业划分窄、细，缺乏交叉性和产教融合，使得工科教育与行业企业实际需求脱节。数据科学与大数据技术专业的实践教学是专业教学过程中的重要环节之一，实践教学应以培养应用型人才目标为导向，以理论为基础，加强实践环节，提升学生的数据分析能力和工程实践能力。实践教学体系要与产学研紧密结合，以校企合作形式引入企业的大数据教育及相关实践资源，在校内建设实训中心或在企业内由校企共建实训实习基地。同时，还要建立校内外创新基地，设置大学生科研创新项目，多方位提升学生的创新能力。校内实训中心主要完成基础实验，包括课内实验和课程设计，以便于学生加深对基础知识的理解；企业内校企共建的实习实训基地主要进行综合实习实训，培养学生分析问题、解决问题的实际能力；校内外创新基地主要完成大学生创新项目、大数据应用竞赛及毕业设计等，培养学生的创新能力、自主创业能力。
3.3 消除数据科学创建和数据科学生产之间的差距
集成部署使得数据科学家能够捕捉部署所需的过程部分，从而使数据科学家能够在同一环境中对创建和生产进行建模，从而消除了数据科学创建与数据科学生产之间的差距。因此，只要在数据科学创建中进行了更改，这些更改都会自动反映在已部署的摘录中。从概念上讲这很简单，但实际上做起来却非常困难。如果数据科学环境是一种编程或脚本语言，那么数据科学家将不得不痛苦地详细介绍如何为整个过程的各个方面创建合适的子例程，并且还要确保在两个代码库之间正确传递了所需的参数，这些子例程可能对部署有用。
3.4 课程建设模式的创新
作为一门近几年才出现的新课程，数据科学导论课程的建设应吸取传统课程尤其是计算机专业和统计学专业中导论类课程建设的经验与教训，尝试一种新的建设模式。其中，开源课程模式是朝乐门提出的一种课程建设新模式，其主要思想是以开源社区模式维护课程资源，集中优势力量打造几门精品课程作为其他课程建设的基础，鼓励课程建设中教师之间知识与经验的转移，将教师从找素材、文字输入和教案排版等可重复性低级体力劳动中解放，进而提升教师备课工作的效果与效率。除了开源课程行动，数据科学导论课程中还应探索其他新的课程建设模式。例如，课程资源的模块化建设与分享、教学兴趣小组的建设与即时沟通机制、线上线下混合式教学方式的探讨、产学研协同育人、与国际同行合作以及开展学生参与式教学等。
4 数据科学的应用前景
4.1为解决目前社会科学研究存在的问题提供可能
大数据中的行为数据彰显社会科学研究的人本特性，数据科学将重构社会科学，并从理论范式上重绘学术图景、延伸经典学说，在研究实践上疏解方法分歧、优化变量测量、提供高质量数据支撑、增加展示形式等。
4.2 数据科学将改变传统社会科学用验证逻辑的路径
数据科学时代的社会科学研究可能不再需要我们做出理论预设，而是在大数据分析得到的奇点相关的引导下建构因果和结构关系，进而发现其中蕴藏着的知识或规律。大数据更高的精确度和整体性，延展了知识发现的新途径和新方法。
4.3 数据科学可以实现对真实世界的多路径“涌现”
数据科学､复杂性科学（特别是对复杂性系统建模仿真方面）､社会计算的综合发展，使得现实世界和理论世界融合并建立平行系统成为可能，这也意味着提供了社会科学全景式认识社会经济系统的可能性，促进社会科学预测目标的回归和预测､解释､说明能力的融合。
5 结束语
总而言之，数据科学呈现出具体的多元数据融合在社会科学研究和实践中的实现方法，数据理性嵌入社会日常生活对认识论、方法论转型的新进展。数据理性构成新的科学逻辑，进而对主体间的互动模式、整体社会系统都产生结构性影响，在此基础上，对社会科学中数据科学研究也表达出两个向度的忧虑：一方面，数据逻辑的全面渗透可能引发“唯数据论”问题；另一方面，技术理性与技术逻辑渗透下，人类对技术的高度依赖可能形成技术异化风险。从而使部署实现完全自动化，同时在数据科学创建期间每个模块仍被允许使用。
参考文献：
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