第二届
“面向实证研究的大数据计算”深度研习班
学员招募公告
（课程免费，交通食宿自理）
因果推断与大数据的发展
工具变量、双重差分、断点回归、合成控制、事件研究、倾向得分匹配等因果推断技术的发展和扩散，让经济学和金融学实证研究在“相关-因果-机制”构成的因果识别上变得更为精准，推动了应用计量的一场范式转换。
与此同时，数据库、存储技术、高级编程语言、机器学习及其他算法、并行计算框架、容器及容器编排工具、CPU/GPU/NPU等多种芯片的发展，则使得对超大规模数据的存储和深度分析变为可能，促成了移动互联网和人工智能产业的蓬勃发展和广泛应用。
又一场范式转换：因果推断和大数据的融合
因果推断和大数据的融合，无疑是又一场正在发生的范式转换。如果说因果推断的应用极大提升了经济学和金融学实证研究的深度，那么大数据的应用则必将极大拓宽经济学和金融学实证研究的广度。许多原先因高昂人工成本、漫长项目周期、超高技术难度而触不可及的重要研究项目，借助大数据技术均可变为现实。
事实上，这场范式转换并不仅仅限于经济学和金融学领域，管理学、社会学、心理学、政治学、法学、历史学、医学、药学、生物学等学科同样面临着由因果推断和大数据融合所带来的冲击。
参与这场范式转换的正确姿势：躬身入局，亲力亲为
然而这一切的实现，并不是喊喊口号就行，而是以透彻掌握编程语言、数据库、并行计算框架等工具，具备写工程级代码的能力，将其用于处理和分析超大规模的数值、文本、空间地理、社会网络型数据，进而生成此前绝无可能获得、能以天眼般视角研究诸多重要主题的实证数据集为基础的。
即便不自己写代码，研究项目的主导者也必须自行掌握相关工具、具备工程级代码能力且懂得如何将其用于各类大数据分析，唯其如此，方能在基于大数据的研究中做到目标明确、执行到位、得心应手。
不然，在所知不深甚至一无所知的情况下外行指导内行，想让学生研究助理或者外包公司解决一切数据处理和分析工作，难免陷入预算惊人、周期漫长、数据质量堪忧、数据类型与研究目标不匹配等重重困境。
研习班目标：携手一道，改变潮水的方向
如你对因果推断和大数据的融合很感兴趣，主讲人愿将其在大数据处理和分析方面多年积累下的知识、技能和经验心得倾囊相授。
大风起于青萍之末，让我们相聚于风起之时，一起参与并推动这场范式转换，一同站在拓宽经济学和金融学实证研究广度的前沿。以身为器，时光为力，我们终将携手改变潮水的方向。
你的收获
通过本次研习，你将有以下收获：
（1）学会对数值、文本、空间地理、社会网络等多种常见类型超大规模数据的处理和分析，掌握大数据分析中的系统架构、编程理念和多种现代工具，获得主讲人历时八年在大数据领域所累积下的知识、技能和经验，进而真正具备主导、执行大数据分析项目的完整视野与能力；
（2）对于你正在或即将进行的大数据分析项目，获得主讲人和研习班学员的意见和建议，甚至通过互动交流找到理念一致、能力互补能推动项目更快、更好完成的合作者；
（3）获得结识诸多同道的机会，通过共同学习、深入探讨与继之而起的合作研究，建立一个紧密联系、协同进化的学术合作网络。
学员要求
本次共招募16名学员，其中8名为教师型学员，8名为学生型学员。
教师型学员的要求如下：
（1）博士专业为经济学、金融学，或者为管理学、社会学、心理学、政治学、法学、历史学、医学、药学、生物学、统计学等（将吸收30%以上的非经济学、金融学专业学员）；
（2）博士毕业，已在高校获得教职，或在金融机构（政府研究部门）获得研究型（分析型）长期岗位，或在做博士后（特聘研究员、副研究员）；
（3）对于断点回归、双重差分、工具变量、合成控制、事件研究、倾向得分匹配等因果推断工具，有着较好的掌握和丰富应用经验；
（4）对实证研究怀有热情，愿意花大量时间亲自学习并亲身践行大数据在实证研究中的应用；
（5）能接触或已经持有某种大规模数据，有前期探索经验或有初步研究计划（满足优先，不满足亦可）；
（6）具有关于Python、PostgreSQL数据库以及基于二者的并行计算方面的基础知识，水平相当于学完主讲人在网易云课堂开设的《Python及其在数据分析中的应用》、《PostgreSQL及其Python应用》及《并行大数据处理：基于Python和PG》等三门在线课程后达到的知识水平（满足优先，不满足亦可）。
学生型学员的要求如下：
（1）在读本科生、硕士生或博士生。
（2）当前学习阶段的专业范围与教师型要求中的第（1）条相同；
（3）满足教师型成员要求中的第（3）-（6）条。
报名方式
请于2024年7月8日（含）前，将个人简历、研究计划、在线课程选修情况等信息发送至邮箱BigDataCourse@126.com，邮件标题设为“第二届大数据研习班报名+姓名+学员类别”。
筛选程序
（1）教师型学员通过简历和研究计划筛选；
（2） 学生型成员仅通过简历筛选。
（3）筛选程序将于2024年7月9日之前完成，2024年7月9日将以邮件形式告知入选人员，入选名单同时也将公告于微信公众号“山人闲读记”。
特别提醒
（1）请按要求将资料发送至指定邮箱，请不要直接或通过任何人打招呼；凡打招呼者，均不会入选；
（2）为避免出现“报了名不来、来了也只是露个面便神隐不见”等情况而浪费名额，已入选却无合理原因出现如上行为的学员，将以多种渠道予以公告。
（3）本次活动为学术活动，以学术交流为目标，请不要带娃前来，也不提供相关便利。
组织形式
本次活动为线下活动，与江西财经大学金融学院合作举办，由江西财经大学金融学院提供邀请函。
举办时间地点
（1）举办时间：2024年7月14-20日，上课时间6天，集体活动1天；
具体安排：
7月13日报到；
7月14-16日连续上课3天；
7月17日，全体学员在婺源集体活动；
7月18-20日连续上课3天；
（2）举办地点：江西省婺源县天舍庄园（位于婺源县乡间的一个民宿酒店，距离婺源县城1小时车程）。以下图片，为天舍山庄实景。
费用安排
（1）研习班不收取培训费；
（2）研习班将提前统一印刷课程资料，报到时需缴纳资料费，预计100-200元每人；
（3）交通、食宿自理；上课期间，食宿均在婺源县天舍庄园，住宿为两人住一个标间，食宿为170元每人每天。
课程安排
第1天：《预备课程》
第2天：《数值与文本大数据的计算》
第3天：《地理与时空大数据的计算》
第4天：《社会网络大数据的计算》
第5天：《大规模代码系统的基本框架》
第6天：《大数据团队协作工具集》
课程内容
具体时间安排
上午：助教讲解基础知识与工具、答疑；
下午：主讲人讲解当天的主题内容（每天讲解时间在4小时以上）；
晚上：教师型学员分享自己的研究计划及遇到的困难，其他学员和主讲人共同欣赏并提供意见与建议。
（为确保主题内容讲解时间，可能会压缩助教讲解答疑与学员分享的时间与频次）
主讲人介绍
汪建雄，北京第二外国语学院经济学院金融系副教授，中央财经大学中国经济与管理研究院（CEMA）金融学博士。研究方向为资产定价、经济史、国家演化、应用计量等，目前正与清华大学五道口金融学院、中国人民大学财政金融学院、山东大学经济学院、厦门大学经济学院、澳门城市大学、华侨大学、中北大学等院校的多位合作者基于裁判文书、工商数据、股票论坛数据等100G以上的超大规模数据集展开分析与合作研究。
论文发表于《Technological Forecasting and Social Change》、《世界经济》、《制度经济学研究》、《投资研究》等期刊，主持完成国家自科基金项目、教育部人文社科项目各一项，译有《金融经济学原理》、《已经发生的未来》、《谁绑架了上市公司》、《蜘蛛战略》等译著。
正在撰写关于大数据计算的系列图书，其中的第一本书名暂定为《大数据计算基础：基于Docker、Python、PostgreSQL与MinIO》，预计于2024年初由机械工业出版社出版，配套视频课程已在网易云课堂（组织名称：山人一枚也）上线。
此外，也正与团队成员一起编写一个用于加速大型Python项目开发的代码库，该代码库预计将实现Python代码的自动化分析、调整、测试等功能，主要涉及代码风格、交互调用、执行性能、逻辑错误探测等主题，目前已实现部分功能，包括类似于Black包但更为完备的代码格式自动化调整。该代码库完成后将开源。
曾于2021年1月、2022年1月、2023年3月举行的第10、11、12届PostgreSQL中国技术大会进行分享；于2022年1月、2022年10月举行第14、15届中国系统架构师大会上进行分享；并曾于2021年7月举行的第四期香樟青苗计划及2022年8月举行的第二届香樟西部计划中做讲座；于2021、2022、2023年在中央财经大学中国经济与管理研究院（CEMA）讲授暑假小学期课程《Python金融大数据分析》。
***********「全 文 完」***********
往 期 内 容
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主题一： 课程
“大数据计算”研习班
第一届：
《并行大数据处理：基于Python、PostgreSQL及其他》：
1. 课程信息：
系列课程：《基于Python和PostgreSQL的并行大数据处理》
预备课程：《经济学和金融学实证研究中的大数据处理：基于Python和PostgreSQL》
2. 前期讲座：
2.1 《经济学及金融学实证研究中的大数据处理：基于Python和PostgreSQL》
2.1.1 香樟青苗版（录于2021年7月，约3小时）：第1部分｜第2部分｜第3部分
2.1.2 架构师大会版（录于2022年1月，约2小时）：讲座回放
2.2 《“大规模数据分析”项目开发中的编程理念——以Python为例》
2.3 《经济学及金融学中的大数据处理与分析：基于Python和PostgreSQL》（2022年8月“香樟西部计划”讲座）
3.免费课程视频：
3.1 《Python及其在数据分析中的应用》: 系列课程及本门课程安排 ｜Python编程环境介绍：Anaconda、Jupyter Notebook与Spyder ｜Python语法结构概述｜Python中的代码、注释、保留字和对象层级
3.2《PostgreSQL及其Python应用》: PostgreSQL数据库的现状及优势｜PostgreSQL的基本原理和整体架构
3.3《并行大数据处理：基于Python和PG》: 基于Python和PostgreSQL的分布式并行计算原理
4. 参考资料：《并行大数据处理：基于Python与PostgreSQL》在线课程参考资料
主题二： 讲座
量化投资：
第一讲：《量化投资的基本概念》 Part1 | Part2 | Part3
代码分析：
Quantaxis开源量化系统：QAData模块 ｜QAEngine模块
大数据分析中的基本工具：
PostgreSQL: PostgreSQL数据库的安装与启动 |
Citus: Citus简介、安装与基本应用｜Citus中的基本概念 | Citus性能测试
TimescaleDB: TimescaleDB简介、安装与基本应用 | TimescaleDB中的超表与分块_第1部分｜
主题三： 笔记
史景迁作品系列：《王氏之死》 |《曹寅与康熙》 |《康熙》 | 《雍正王朝之大义觉迷》 | 《前朝梦忆：张岱的浮华与苍凉》 |《利玛窦的记忆宫殿》 | 《胡若望的疑问》 | 《太平天国》 | 《改变中国》
历史： 闲谈读史 |《大宋之变，1063-1086》|《重铸大英帝国：从美国独立到第二次世界大战》|《宋史纪事本末》| 《西欧中世纪史》|《叫魂》与《中国现代国家的起源》|《万古江河》｜《史记》的可信度高吗，怎么看待这本书?｜
军事理论与军事史： 《战争指导》| 《海权对历史的影响》| 《坎尼的幽灵》|
传记：Alex Honnold | 齐白石 | 岳飞 | 莫奈 | 褚时健 | 特斯拉 | 李鸿章 | 张之洞 | Alfred Sloan | 爱因斯坦 | 亚历山大 | 达芬奇与富兰克林｜赵佶｜
社科泛海：《文明与缺憾》|《枪炮、病菌与钢铁》| 《世界秩序》 |
经济管理：从NOKIA到iPhone |《How Google Works》| 两个人的布雷顿森林 |《稻盛和夫：阿米巴经营》|
人工智能、机器学习与算法：《Swarm Intelligence》｜
文艺生活：《皮囊》|《从你的全世界路过》| 何伟与他眼中的世界 | 木心与陈丹青 |
山人闲语：开号小记 | 进化之路 | 职业之外，还有意义 | 除却被毁灭，无法被击败 | 有时候，我们该离开已经不属于自己的战场 | 杂谈一则 |
主题四： 摄影
照片
家乡湖山：三眼桥 | 水库二座 | 晨雾 | 段莘水库 | 裔村源头的山 | 山居晨昏_1 | 山居晨昏_2 | 山间春夏_1 | 官坑的烟花 | 开花的树 | 大汜之夏 | 山中一日 | 山中又一日|
视频
主题五： 道友们的世界
道友们的爱：我在澳洲喝咖啡 | 在天河南喝咖啡 | JNU奶茶地图 |
道友们的生活：
道友们的思想：
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择青山，筑别院，煮香茗，阅经卷，倚林泉，度流年，斯吾愿......
