个人简介

学位： 2004，博士学位，复旦大学计算机专业 谈子敬：复旦大学计算机科学技术学院副教授、博士。 先后于复旦大学计算机软件与理论专业获得理学学士、理学硕士和理学博士学位。曾作为访问学者在英国爱丁堡大学访问一年。 主要研究兴趣是大数据管理和机器学习的相关/交叉领域。属于学院的数据科学与数据工程学科方向（或者其他类似的名字。。） 我的研究主要围绕计算机科学的两个重要领域：大数据管理和机器学习。关注于如何使用机器学习的方法手段来解决数据管理的问题；也关注如何开发、设计数据管理系统为机器学习提供支持。 针对大数据管理的机器学习技术： 大数据管理通常针对数据的3Vs (variety, volume, velocity)特性。我们对于相关的研究领域：（1）多数据类型和多数据源（variety），研究图数据管理，数据交换和集成等课题；（2）海量规模（volume）：研究分布式计算技术，MapReduce，Hadoop，Spark，HBase相关技术；（3）动态数据特征（velocity）：研究流数据管理，增量计算技术。在实际数据管理中，数据质量问题越来越受到人们的关注，数据质量的高低直接影响最终分析结果的优劣。在（4）数据价值（value）、数据真实性（veracity）：我们研究数据约束、数据清洗、一致查询回答等问题。 我们特别关注如何使用机器学习的技术以改善数据质量，一些进行中和预期的课题包括：使用机器学习来进行实体识别、数据清洗、模式分析等。 针对机器学习技术的数据管理： 机器学习越来越多地被用于从数据中获取有价值的信息。在机器学习的应用中，实际上是需要一个高效和完整的pipeline工作，其中的很多步骤都涉及数据管理的内容。由于现有的如Tensorflow, PyTorch等工具包的存在，模型训练通常并不是那么困难。但是如何获取高质量的训练数据集，如何选取高质量的特征值，如何解释和评估模型变得更为重要。我们特别关注如何使用数据管理的技术为机器学习服务，相关的进行中和预期的课题包括：自动训练数据生成，针对训练数据的数据清洗等。 近年来发表了多篇高质量的论文,包括国际会议（SIGMOD，VLDB，ICDE，DASFAA，IJCAI等），SCI索引期刊（Elsevier出版期刊Information Sciences，Journal of Systems and Software, Information and Software Technology等）和国内权威期刊（软件学报等）。曾先后主持和参加国家自然科学基金、863等国家、省部级和其他各类科研项目多项。 给学生的建议： 1. 我会有充足的时间和精力放在你身上，确保充分的交流和沟通。我会帮助你科研选题，建立模型，分析、设计和实现算法，设计实验，写作论文，或者通过各种形式一起思考人生。。。我不会仅仅把你散播在那里，等着你自己生长，而是会用心认真地帮助你。但你还是需要努力的。。。 2. 我会尊重和宽容地对待你；每个学生的预期目标和承受能力不同，我尊重这一事实，但你提高和进步的程度和你的预期目标和承受能力密切相关。 3. 你应该对科研有热情和兴趣，有一定的数学、编程和英语能力，有比较强的自我管理能力。我不会给你很多压力，我希望你的进步和提高让我觉得指导你有压力。 4. 欢迎对科研/工程有兴趣的学生。个人以为在研究生阶段从事科研是个很不错的体验。即使你选择的是专业硕士，我会为你提供足够的科研机会，只要你有兴趣。 5.学生可以达到怎么样的程度？我们最近发表的两篇会议论文VLDB 2020，ICDE 2020（一区论文）属于数据库三大会议。它们都是由硕士学生和我合作完成的。做出主要贡献的同学本科并不是复旦，甚至本科专业也不是计算机。所以在满足前面第3条的基础上，每个同学都有很好的机会。我和每位同学在论文中都是合作者关系，除了编写程序和运行实验，我会在所有其他部分贡献自己的力量。 已经毕业的学生和他（她）们的第一份工作： 朱永俊（2011/百度）； 张立勇（2012/创新工场）； 陈垚亮（2012/IBM研究院）；何楚（2015/腾讯，曾获一等奖学金）；陈卿（2016/QCRI 卡塔尔计算所，华为奖学金，董氏东方奖学金）；邱宇（2019/字节跳动，曾获一等奖学金）;覃昇（2020/复旦大学附属中学，曾获国家奖学金）；朱琳（2020/腾讯北京，曾获国睿奖学金）；张鸿翔（2020/浙商证券）; 冉艾（2020/美团北京）