数据科学促进了应用数学不同方向的交流和协同发展。数据科学，既要用概率，也要用统计、计算和优化。当然还要用很多数学里面的工具，可能还不够。这种融合是自然的。举个例子，要研究深度学习算法的理论，如果对上面任何一个理论不太了解的话，是不可能完成的。深度学习既用了很多优化知识，像随机梯度，也用了很多概率论和计算的东西。研究数据科学，很自然地应用数学各方面研究的人都有机会。同时也得了解其他方面。因此我认为数据科学会融通应用数学。

报告介绍了应用数学的历史与现状，数据科学的产生和应用，两者的融合，以及对研究人员、学生的价值。

附：报告视频 https://csiam.org.cn/home/article/detail/id/1189.html

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