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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。

基于協同過濾(CF)的潛在因素模型(LFM)，如矩陣分解(MF)和深度CF方法，由于其良好的性能和推薦精度，在現代推薦系統(RS)中得到了廣泛的應用。盡管近年來取得了巨大的成功，但事實表明，這些方法易受對抗性例子的影響，即，這是一種微妙但非隨機的擾動，旨在迫使推薦模型產生錯誤的輸出。這種行為的主要原因是，用于LFM訓練的用戶交互數據可能會受到惡意活動或用戶誤操作的污染，從而導致不可預測的自然噪聲和危害推薦結果。另一方面，研究表明，這些最初設想用于攻擊機器學習應用程序的系統可以成功地用于增強它們對攻擊的魯棒性，以及訓練更精確的推薦引擎。在這方面，本調查的目標有兩方面:(i)介紹關于AML-RS的最新進展，以保障AML-RS的安全性。(ii)展示了AML在生成對抗網絡(GANs)中的另一個成功應用，生成對抗網絡(GANs)使用了AML學習的核心概念(即用于生成應用程序。在這項綜述中，我們提供了一個詳盡的文獻回顧60篇文章發表在主要的RS和ML雜志和會議。這篇綜述為RS社區提供了參考，研究RS和推薦模型的安全性，利用生成模型來提高它們的質量。

深度強化學習(deep reinforcement learning, DRL)方法在經濟學中的普及度呈指數級增長。DRL通過從增強學習(RL)到深度學習(DL)的廣泛功能，為處理復雜的動態業務環境提供了巨大的機會。DRL的特點是可擴展性，有可能應用于高維問題，并結合經濟數據的噪聲和非線性模式。本文首先對DL、RL和深度RL方法在經濟學中不同應用的簡要回顧，提供了對現有技術的深入了解。此外，為了突出DRL的復雜性、魯棒性、準確性、性能、計算任務、風險約束和盈利能力，還研究了DRL在經濟應用中的體系結構。調查結果表明，與傳統算法相比，DRL在面臨風險參數和不確定性不斷增加的現實經濟問題時，可以提供更好的性能和更高的精度。

【導讀】加州大學伯克利分校統計系及電氣工程與計算機科學系校長教授郁彬發表了最新論文《真實數據科學，Veridical data science》。

可預測性、可計算性和穩定性(PCS)是數據科學的三個核心原則。它們將預測和復制的科學原理嵌入到數據驅動的決策中，同時認識到計算的中心作用。基于這些原則，我們提出了PCS框架，包括工作流程和文檔(在R Markdown或Jupyter Notebook中)。PCS框架旨在跨科學、社會科學、工程、商業和政府領域的負責任的、可靠的、可復制的和透明的分析。它可以作為科學假設生成和實驗設計的推薦系統。特別地，我們建議(基本)PCS推論用于數據結果的可靠性度量，將統計推論擴展到當前數據科學實踐需要的更廣泛的范圍。

課程介紹：

經濟學、人工智能和優化是一門跨學科課程，將涵蓋經濟學、運籌學和計算機科學交叉的選定主題。在本課程中，一個反復出現的主題是如何通過人工智能和優化方法大規模地使用經濟解決方案。

課程目錄：

• 介紹博弈論和市場設計
• 納什均衡
  • 零和博弈，極大極小定理
  • 一階方法/在線凸優化/游戲中的遺憾最小化
  • 深度學習解決游戲的規模
• 安全游戲
  • Stackelberg平衡
  • 基本的Stackelberg安全游戲模型
  • 混合整數規劃，深度學習的規模
  • 應用于機場、野生動物、電網安全
• 市場設計
  • 費舍爾市場和市場均衡
  • 計算市場均衡的優化方法
  • 大型市場的機器學習方法
  • 公平分配，課程分配
  • 互聯網廣告拍賣
  • 頻譜拍賣

數十年來，因果推理是一個跨統計、計算機科學、教育、公共政策和經濟學等多個領域的重要研究課題。目前，與隨機對照試驗相比，利用觀測數據進行因果關系估計已經成為一個有吸引力的研究方向，因為有大量的可用數據和較低的預算要求。隨著機器學習領域的迅速發展，各種針對觀測數據的因果關系估計方法層出不窮。在這項調查中，我們提供了一個全面的綜述因果推理方法下的潛在結果框架，一個眾所周知的因果推理框架。這些方法根據是否需要潛在結果框架的所有三個假設分為兩類。對于每一類，分別對傳統的統計方法和最近的機器學習增強方法進行了討論和比較。并介紹了這些方法的合理應用，包括在廣告、推薦、醫藥等方面的應用。此外，還總結了常用的基準數據集和開放源代碼，便于研究者和實踐者探索、評價和應用因果推理方法。

地址：

//www.zhuanzhi.ai/paper/a37f27ed97e5318b30be2999e9a768c3

簡介：

數據科學正在以一種良好的方式迅猛發展，預計到2020年，地球上每秒鐘為每個人創造1.7兆字節的新信息，到2026年將創造1150萬個工作機會。很明顯，知情是有好處的。這個友好的指南在數據科學的基礎上繪制了一條路徑，然后深入到實際工作中:線性回歸、邏輯回歸、機器學習、神經網絡、推薦引擎以及模型的交叉驗證。

數據科學編程一體機是數據科學、機器學習和深度學習編程語言Python和R的匯編。它幫助你決定哪種編程語言最適合特定的數據科學需求。它還為您提供了構建自己的項目以實時解決問題的指導方針。

• 進展:新數據專業人士的理想起點
• 未來的情況:了解數據正在轉換的特定領域
• 有意義:找出如何講述你的數據故事
• 看清楚:學習可視化的藝術

作者：

Luca Massaron，谷歌開發專家，通過簡單有效的數據挖掘和機器學習技術對大數據進行解析，并將其轉化為智能數據。

論文題目

數據科學中有關矩陣方法的文獻綜述：A LITERATURE SURVEY OF MATRIX METHODS FOR DATASCIENCE

論文摘要

高效的數值線性代數是所有科學和工業學科中許多應用的核心組成部分。通過這項調查，我們想說明，隨著數據和計算資源的可用性推動了許多新的發展，數字線性代數在支持和改進數據科學計算方面已經發揮并正在發揮關鍵作用。從數據中提取信息的研究已成為業務，工程，基礎研究甚至文化的主要驅動力。 在這里，我們將數據科學視為借鑒了機器學習，數據挖掘和許多其他數學領域（例如優化或統計）的要素。 此外，我們要指出，為了從數據中獲取信息，不一定意味著數據很大，但通常它們是這樣的。

論文作者

MARTIN STOLL

隨著大數據、深度學習在學術界和工業界的普及，人們越來越認識到數據對于科研和應用的重要性。雖然現在相關的工具和框架大大降低了構建數據應用的門檻，數據科學基礎對應用的構建依然起著核心的作用。本文介紹微軟研究院新版書籍《數據科學基礎》。

這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，隨機漫步和馬爾科夫鏈理論，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。發展了重要的概率技術，包括大數定律、尾不等式、隨機投影分析、機器學習中的泛化保證，以及用于分析大型隨機圖中的相變的矩方法。此外，還討論了矩陣規范和vc維等重要的結構和復雜性度量指標。這本書適合本科和研究生課程的設計和分析算法的數據。