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学，一旦数据与其代表的事物的关系建立起来，将为其他领域与科学提供借鉴。”

    彼得·诺尔在这本书的前言部分，首次明确提出了数据科学的感念：“数据科学是一门给予数据处理的科学。”

    并提到了数据科学与数据学的区别。

    数据科学，是解决数据问题的科学。

    数据学，则侧重于数据处理及其在教育领域中的应用。

    大卫感兴趣的是前半部分，数据科学。

    在未来，这门学科的衍生理论，已经被各个行业领域已经广泛应用起来。

    按照大卫的理解，数据科学就是，通过对历史数据的分析、解读、建模和对未来的预测，来帮助人们更好的做决定。

    像金融数据学，就包括了数据收集、数据分类、数据分析、数据筛选、数据处理、数据整合等等。

    比如，前世的大卫去某个证券公司开户，在办理手续时，工作人员就会让你填写一张客户投资风险评估调查表。

    然后，证券公司就会给你做一个投资人类型判定，你是激进型的，还是稳健型的。

    那么，填表就是数据收集，评判类型就是数据分类。

    有了这些初步的信息之后，证券公司还会根据你填写的个人信息，对你进行一系列的分析、筛选、标注、整合，最后给你制定一份股票投资计划，推送给你。

    以上就是一套简单的金融数据学实际应用。

    当然了，大卫前世，原来他手机上那些根据他的喜好，推送的短视频和新闻、消息。

    大数据时代嘛！

    这些都是基于这本书出现之后，被人们广泛重视，并继续研究努力出来的更多实际应用方式。

    数据科学的应用与研究，大卫打算现在就开始着手。

    大卫拿着这本书，一边想，一边来到了三楼，纳什的老位置。

    没想到，纳什教授和一个中年帅哥正坐在那里聊天。

    大卫走过去和两人打了一个招呼。

    纳斯起身给两人介绍了一下。

    原来这位中年帅哥是纳什的老朋友，马丁。

    马丁，是普林斯顿大学的一个中层校领导。

    两人是大学时期的同学，已经认识了多年，纳什能够安稳的待在图书馆里，也是马丁的帮忙。

    他今天来这里，是因为纳什夫妇昨晚的一通电话。

    现在，纳什正在和他商量着，来大学教书上课的事情。

    大卫听了介绍之后，笑着帮着纳什说了一套好话，打打助攻。

    然后就向两人致歉，走到了旁边，看起书来。

    马丁扫了一眼大卫手里拿着的书，好奇的向纳什问起了大卫。

    纳什没隐瞒什么，如实的把与大卫相识，及之后发生的事情，原原本本讲了一遍。

    马丁趴在桌子上，一脸的诧异。

    “你就这样就答应了？”

    纳什笑着点头：“我和艾莉西亚都同意了！”

    啧！

    马丁长出了一口气，抱起双臂靠在椅背上，想了一会儿。

    “他那个什么研究中心，是要建在哪里？还需要招人吗？”

    “招人？你是想？”

    马丁摊手：“今年的毕业生里，我有几个比较看好的孩子，不过他们的家庭情况很糟糕，需要毕业先找到一份稳定的工作。

    现在就业环境实在是太差了，伙计。我不知道他们是否会走出校园就失业在家，那样会毁了他们的。”

    纳什点点头，他拿起水杯喝了一口，思考着：“要不等会儿你和大卫说一下这些情况？研究中心现在还只是计划，你没看他自己也在那边看书呢吗！”

    额。

    马丁开始挠头！

    “那我先去和他说说？”

    “嗯，先说一下，听听他怎么说。”

    “ＯＫ，你也和我一起去吧，他毕竟以后也算是你的老板了！哈哈～”

    马丁调侃着老友纳什。

    纳什摇着头笑道：“好吧，不过我不能保证什么，伙计！”

    马丁点头。

    两人来到了大卫对面坐下。

    大卫抬起头看到两人，笑了起来：“有什么事情吗？纳什教授，马丁教授。”

    纳什先开口介绍了一下马丁的想法。

    马丁接着询问了大卫对于研究学院的招人计划。

    大卫听明白了两人的意思。

    还有送人才上门的好事？

    普林斯顿大学毕业生，应该不难找工作才对啊！

    大卫问出了心中疑惑。

    马丁叹了一口气道：“大卫，现在的就业竞争的大环境你应该也有所了解，前几年各个大学都有一大波的学生毕业。

    他们在进入职场找工作的时候，招人的公司往往是初选几十、上百人，无底薪试用几个月后，最终留下的不过二、三个人罢了。”

    “有些家庭条件好一些的学生，就回学校报考了研究生，希望继续学习可以提高他们自身的竞争力。”

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