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主題： Data Science: A Comprehensive Overview

摘要： 二十一世紀迎來了大數據時代和數據經濟時代，其中攜帶重要知識，見識和潛力的數據DNA已成為所有基于數據的生物的固有組成部分。對數據DNA及其有機體的適當理解依賴于數據科學及其基石分析的新領域。盡管人們爭論大數據是否僅僅是炒作和嗡嗡聲，并且數據科學還處于非常早期的階段，但是重大挑戰和機遇正在涌現，或者受到數據科學的研究，創新，業務，專業和教育的啟發。本文提供了有關數據科學基本方面的全面調查和教程：從數據分析到數據科學的演變，數據科學概念，數據科學時代的全景，數據創新的主要挑戰和方向，數據分析的性質，數據經濟中的新工業化和服務機會，數據教育的專業和能力以及數據科學的未來。除了提供豐富的觀察，教訓以及對數據科學和分析的思考之外，本文是本領域中第一篇全面概述的文章。

學

本書介紹了數據科學的數學和算法基礎，包括機器學習、高維幾何和大型網絡的分析。主題包括高維數據的反直覺性質、重要的線性代數技術，如奇異值分解、隨機游動和馬爾科夫鏈理論、機器學習的基本原理和重要算法、聚類算法和分析、大型網絡的概率模型、表示學習，包括主題建模和非負矩陣分解、小波和壓縮感知。本文提出了一種正概率技術，包括大數定律、尾部不等式、隨機投影分析、機器學習中的泛化保證以及分析大隨機圖相變的矩量法。此外，還討論了重要的結構和復雜性度量，如矩陣范數和vc維。本書適用于設計和分析數據算法的本科和研究生課程。

題目： Data Science in Economics

摘要：

本文介紹了經濟學中數據科學的發展現狀，通過在數據科學中的一個新的分類應用和方法的研究進展。數據科學的研究進展分為三類:深度學習模型、集成模型和混合模型。應用領域包括股票市場、市場營銷、電子商務、企業銀行和加密貨幣。Prisma方法是一種系統的文獻綜述方法，用于保證調查的質量。結果表明，混合模型的發展趨勢為51%以上的文獻采用了混合模型。另一方面，我們發現基于RMSE精度度量的混合模型具有比其他算法更高的預測精度，然而這是預期的趨勢走向先進的深度學習模型。

本書概述了現代數據科學重要的數學和數值基礎。特別是，它涵蓋了信號和圖像處理(傅立葉、小波及其在去噪和壓縮方面的應用)、成像科學(反問題、稀疏性、壓縮感知)和機器學習(線性回歸、邏輯分類、深度學習)的基礎知識。重點是對方法學工具(特別是線性算子、非線性逼近、凸優化、最優傳輸)的數學上合理的闡述，以及如何將它們映射到高效的計算算法。

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它應該作為數據科學的數字導覽的數學伴侶，它展示了Matlab/Python/Julia/R對這里所涵蓋的所有概念的詳細實現。

近幾年來，隨著機器學習的普及，機器學習系統的公平性問題引起了實際的道德、社會等問題。圖書《公平性與機器學習—局限與機遇》以公平性為核心問題來看待機器學習，提供了對當前機器學習實踐以及為實現公平而提出的技術修復方案的批判性思考。

社會、道德和機器學習自身等角度，介紹了目前機器學習中的公平性問題，如由于數據導致的偏置（bias）等問題。

圖書《Fairness and Machine Learning - Limitations and Opportunities》（《公平性與機器學習—局限與機遇》）以公平性為核心問題來看待機器學習，強調機器學習在道德方面的挑戰。作者希望該書盡可能地被廣泛閱讀，但在寫作時依然堅持著技術的嚴謹性。該書并沒有提供包羅萬象的對公平性完整的正式定義，也沒有提出一個快速解決社會對自動決策擔憂的修復方案。

解決機器學習公平性問題需要認真理解機器學習工具的局限性。該書提供了對當前機器學習實踐以及為實現公平而提出的技術修復方案的批判性思考。雖然這些問題都沒有簡單的答案，作者希望這本書能夠幫助讀者更深層次地理解如何構建負責任的機器學習系統。