一、峰会简介
数据会说谎？如何正确的挖掘并使用数据？前沿的科学实验如何做？实验又是如何欺骗你的？数据中台如何发挥功效？用户增长有捷径吗？数据科学的最佳实践有哪些？
本次峰会共包含了：机器学习与数据挖掘、AB实验、因果推断、数据中台与数字化转型、用户增长与运营、数据科学最佳实践等6大论坛。
机器学习与数据挖掘方向的核心目标是通过机器学习的建模方式解决人与物的匹配问题，以及通过对人行为数据的建模或挖掘研究，解决物的分发和调度问题。而在应用的领域中，又常常会围绕搜索、广告、推荐等几大常见等应用领域中展开。
在线随机对照实验（A/B测试）是评估因果效果的重要方法，现在已被广泛应用于众多互联网产品的优化和决策中，涉及广告、运营、商业化、产品和算法等各个方面。在实践应用中，我们希望能够快速、科学地进行实验并获得可信结果，但在许多场景下，这也存在挑战。
数据中台与数字化转型将着重探讨数据中台的建设与运营、数字化转型与数据中台的关系、全域数据中台建设方法论等方面的内容，涵盖了数据中台的设计与实现、数据治理、工具设计、服务设计等话题，以及数据服务化建设背景、核心解决方案介绍、落地实践与收益等实践案例，旨在为听众提供全面、深入的数据中台和数字化转型方面的知识。
在如今高度数字化的世界中，数据科学已成为一门跨学科领域，它融合了统计学、计算机科学、自然科学、社会科学和业务知识，旨在从庞大的数据中提取有价值的信息。随着技术的不断进步，数据科学在各行各业中的应用取得了显著的成果，为商业决策、产品创新和社会发展提供了强大的支持。
二、峰会核心资料清单
AB实验论坛
机器学习与数据挖掘论坛
数据科学最佳实践论坛
数据中台与数字化转型论坛
因果推断论坛
用户增长与运营论坛
三、峰会核心资料截图示例
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