This is a concise guide to state-of-the-art models, techniques, and approaches for handling high-dimensional data. The book is intended to expose the reader to the key concepts and ideas in the most simple settings possible while avoiding unnecessary technicalities. This highly accessible text describes the challenges related to the analysis of high-dimensional data; covers cutting-edge statistical methods including model selection, sparsity and the lasso, aggregation, and learning theory; and provides detailed exercises at the end of every chapter with collaborative solutions on a wikisite.

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