数据要素市场（2025 短）
课程信息
课程安排
预修要求
- 数学类：微积分，线性代数，概率论
- 计算机类：程序设计基础，数据结构与算法
- 非预修要求：
- 计算机类课程，如数据库系统、数据安全等，课程会补充相关基础知识
- 经济学类课程，如微观经济学、博弈论等，课程会补充相关基础知识
评分标准
| 模块 |
理论 |
实践 |
| 课堂参与 |
课堂练习（5%） |
课堂互动（5%） |
| 平时练习 |
作业（2 * 10 = 20%） |
实验（10% + 15% = 25%） |
| 综合评价 |
期末练习（25%） |
大作业（20%） |
具体要求：
- 课堂参与
- 课堂练习：随机课堂 quiz，考察当堂课所学内容，难度较低
- 课堂互动：主要是博弈论游戏，参与即可获得分数
- 平时练习
- 作业：2 次理论作业，每次 10 分，题量和难度适中，少量难题可作为 bonus
- 实验：2 次代码实验，各为 10 分 和 15 分，只需在 ipynb 文件中填空，无需写报告，难度较低
- 综合评价
- 期末练习：开卷考，允许联网搜索，难度适中，和上课、作业内容强相关
- 大作业：允许 1-3 人组队，分为实践和理论两类，具体参考大作业要求
- 其他要求：平时练习都允许讨论，但不允许抄袭；期末练习不允许讨论，独立作答；允许使用生成式人工智能，但需要对生成的内容负责
课程内容
教学内容
| 时间 |
主题 |
课件 |
参考资料与备注 |
| 6.25 |
课程简介，数据要素市场概述，数据获取 |
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| 6.26 |
数据合规与安全 |
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| 6.27 |
非合作博弈论基础（一） |
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| 6.28 |
非合作博弈论基础（二） |
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| 6.29 |
合作博弈与数据估值 |
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| 6.30 |
多臂老虎机算法基础 |
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| 7.2 |
拍卖，机制设计与数据定价（一） |
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| 7.3 |
拍卖，机制设计与数据定价（二） |
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| 7.4 |
原始数据定价机制设计 |
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| 7.5 |
信息设计（贝叶斯劝说） |
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| 7.6 |
信息定价机制设计 |
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| 7.7 |
数据隐私与数据定价 |
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作业、实验与练习