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       大数据是21世纪智能时代前沿的科学技术领域，为了让我院学生更加深入的了解大数据在时代当中的作用，以及在专业领域内的使用。我院于2020年4月29日晚八点在数据酷客平台组织大数据专业学生了解并学习北京大学博士欧高炎关于COVID-19疫情的数据科学实践课程。这个课程主要涉及人群接触网络中的SIR疫情模拟。 

课程主要从三个方面进行讲述：

       1. 什么是SIR模型

       2. 如何用网络来表示人之间的接触关系

       3. 在接触过程中，如何通过SIR模型模拟疫情的发展趋势

       欧高炎博士讲到SIR模型，s代表易感染者，I代表感染者，R代表恢复者，这就是简单的对于SIR模型的了解。欧高炎博士从数学微分建立逻辑表达式来讲述S,I,R三者之间的联系，又通过建模的方式让大家更加详细的了解网络中每一个节点代表的人群所产生的状态。

       COVID-19疫情的数据科学实践的过程是建立SIR疫情模拟后借助Networkx工具实现该模型，而后使用Networkx提供的随机图生成算法生成一个无标度网络，并在该网络中对疫情的传播进行了模拟，同时与基本的SIR模型进行了对比分析，最后利用一个包含410个节点的真实接触网络上对疫情进行了模拟分析。欧高炎博士强调，SIR模型模拟疫情在现实中是很难实现的，需要采集到接触人群的详细数据，这无疑是庞大的，不现实的。我们学习主要是更加去深入的学习和探究大数据领域，让我们对大数据有更加深入的了解，这个是非常宝贵的东西。

       欧高炎博士的授课，对于现阶段的我们虽然有些高深，但是也为我们打开了大数据领域的另一个大门，让我们清楚我们的学习不应该只局限于课本和课堂，应该自己去钻研去探索更高的阶层。

       在此次授课过程中，我院学生听课积极认真，并且认真记录了课堂笔记

       通过本次学习，我院学生反映自己学到了很多不知道的知识，也是从课本上没有学到的知识，虽然不是太理解，但是对大数据这个前沿领域有了更进一步的了解与认识。相信我院的学生，在通过自己不断地努力之后会站在专业领域的顶端。