2019西财数据科学暑期学术活动

为促进国内各高校优秀大学生之间的交流，加深对西南财经大学统计学、数据科学等专业的了解，增强对统计学、数据科学专业的进一步认识，为有志学习相关专业的优秀大学生提供一个近距离接触海外名校统计学教授的平台，西南财经大学数据科学与商业智能联合实验室将于2019年7月举办为期10天的统计学海外短课学习及为期2天的数据科学前沿论坛活动。

活动安排

统计学海外短期课程：

2019年7月1日-2019年7月10日

分别邀请了来自Rutgers University、University of Pittsburgh和University of California, San Diego的3位国际知名统计学教授前来授课。

数据科学前沿论坛：

2019年7月11日-2019年7月12日

目前已邀请了9位来自世界名校的教授前来作报告。

邀请嘉宾

统计学海外短期课程主讲嘉宾

陈嵘(Rutgers University)

研究领域：非线性和多元时间序列分析、蒙特卡罗方法、统计计算和贝叶斯分析在科学、工程和商业中的统计应用

授课内容：State Space Models, Generalized Dynamic Systems and Sequential Monte Carlo Methods, and their Applications in Engineering, Bioinformatics and Finance 

任钊(University of Pittsburgh)

研究领域：高维统计推论、非参数/高维稳健统计、协方差/精度矩阵估计、图形模型和统计机器学习、非参方程估计、基因组学统计应用

授课内容：Minimax Lower Bounds with Applications in High-Dimensional Statistics

周文心(University of California, San Diego)

研究领域：概率统计中的渐近理论、大规模统计推断、非参数统计、稳健统计

授课内容：Robust Methods for Heavy-Tailed Data: Theory and Algorithms

数据科学前沿论坛已确认的邀请嘉宾

陈晓辉（University of Illinois at Urbana-Champaign）

研究领域：高维和非参数统计、统计机器学习、信号处理和时间序列分析 

韩启阳（Rutgers University）

研究领域：经验过程理论、非参数方程估计、贝叶斯非参数、高维统计    

马宗明（University of Pennsylvania）

研究领域：高维统计推断、非参统计、网络数据分析  

宁洋（Cornell University）

研究领域：高维统计、半参数模型、生物统计

任钊（University of Pittsburgh）

研究领域：高维统计推论、非参数/高维稳健统计、协方差/精度矩阵估计、图形模型和统计机器学习、非参方程估计、基因组学统计应用

苏炜杰（University of Pennsylvania）

研究领域：统计机器学习、高维统计推论、大规模多重检验、脱敏数据分析

汤琤咏（Temple University）

研究领域：高维统计方法，经验似然和非参方法

张安如

（University of Wisconsin-Madison）

研究领域：高维统计推断、向量数据分析、统计学习理论、函数型数据分析、凸优化/非凸优化、基因组学和微生物研究应用    

周文心（University of California, San Diego）

研究领域：概率统计中的渐近理论、大规模统计推断、非参数统计、稳健统计

招生对象

除本校学生外，还面向全国高校数学、统计学、数据科学、经济学、计算机科学等相关专业的本科生（大二以上）、研究生招募，名额有限，报名从速。

本次活动均不收取任何费用，在活动期间，我们将为成功入选的外地学生提供住宿，并报销交通费用（往返火车高铁二等座或普快硬座票）。

报名方式：点击链接后在左下角“阅读原文”报名

https://mp.weixin.qq.com/s/H-98UTRwTnWMjTsHseO7cw

报名截止时间：2019年4月30日