Luddy信息学学院的研究人员计算和工程推进数据科学研究等领域的高性能计算、云计算、生物信息学、复杂系统、算法、数据库理论,和数据库管理。我们的跨学科研究领域的大规模数据和搜索包括数据挖掘、长期保存,计算对大规模数据的访问。
看到老师在科学数据研究大规模数据集的知识和洞察力
分区
算法与数据科学的逻辑基础
研究数学、编程、逻辑和算法概念相关数据的科学。
数据安全与隐私
安全和隐私的挑战在管理研究和探索大规模数据集。开发安全计算技术来保护人类受试者的隐私。
人工智能
开发机器学习模型和智能系统探索我的大规模数据集。
网络科学
研究网络数据集的结构,从不同的领域,从社交网络到生物网络和网络上运行的动态进程。
生物医学与健康科学的数据
应用程序数据的科学方法收集的大量数据获得/生物医学和健康科学研究改善人类健康。
社会和伦理方面的科学数据
研究的社会影响和伦理问题分享和探索大规模数据集。使用数据科学方法解决社会问题。
数据库和数据管理/挖掘和可视化
研究数据的生命周期,从数字长期保存。开发的技术来管理和支持大规模数据集的探索。
大数据分析系统
设计和实现的硬件和软件系统和基础设施的有效采集、勘探和开采大量的数据。