复旦大学2020年“数据科学的应用与创新”暑期课程简章

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复旦大学2020年“数据科学的应用与创新”暑期课程 招生简章

原文链接：https://sds.fudan.edu.cn/9a/06/c17701a236038/page.htm

    复旦大学大数据学院拟定于2020年7月13日至24日举办暑期课程。本次暑期课程旨在为热爱大数据专业的研究生、高年级本科生和青年学者们搭建一个学习和交流的平台，通过邀请国内外顶尖的数据科学家、行业领军人物开设讲座课程，让学生对数据科学、大数据技术和行业大数据的应用有更深刻的了解。

一、申请条件

1、有意申请我院研究生的高年级本科生；

2、相关专业的研究生、博士生、青年学者；

二、申请材料

1、个人简历一份

2、其他证明材料。包括：（1）与学科相关的获奖或资格证书；（2）

已发表论文或已录用论文提纲等。

3、暑期课程申请表一份，并加盖学院公章(扫描成pdf)

4、暑期课程报名汇总表

2020年大数据学院暑期课程申请表.doc2020年暑期课程信息汇总表-学历-申请人姓名.xlsx

三、报名流程

1、材料递交：前往学院官方网站，按照申请材料1-4的顺序将申请材料打包上传至邮箱sds_school@fudan.edu.cn。注意：邮件主题、文件名格式：暑期课程-本科生/研究生/博士生-申请人姓名。

2、报名截止时间：6月25日

暑期课程录取情况将于6月30日左右邮件通知

申请人必须确保提供的信息和材料真实、准确。若发现申请人有弄虚作假行为，取消其申请资格并通报申请人所在院校或单位。

四、课程安排

l上课时间：7月13日-7月24日 全天（双休日不上课）

l上课形式：线上Zoom平台

l授课信息

第一周（7月13日-7月17日）

范剑青

普林斯顿大学金融学讲座教授。曾荣获COPSS总统奖（国际统计学领域最高奖项），洪堡基金会终身成就奖，晨兴华人数学家大会应用数学金奖等。现为国际统计学会会士、国际数理统计学会会士、美国统计学会会士、美国科学促进会会士、计量金融学会会士。目前为国际一流期刊Journal of Econometrics的联合主编，Journal of American Statistical Association的副主编。

主要研究领域为高维统计、机器学习、大数据科学、经济学、金融学、生物信息等

授课主题：Statistical Machine Learning and Financial Applications

内容介绍：This short course plans to give in depth introduction to statistics and machine learning theory, methods, and algorithms for data science. It covers classification, clustering, deep learning, covariance learning, factor models, principal component analysis, and related topics such as community detection, item ranking, and matrix completion. These methods will be illustrated using financial data in asset pricing and high-frequency trading. We plan to cover some of the following topics:

1. Supervised and. Unsupervised Learning

2. Introduction to Deep Learning

3. Applications to financial asset pricing

4. Covariance Regularization and Graphical ModelsModels

5. Covariance Learning and Factor Models

6. Applications of PCA and Factor Models

洪流

复旦大学特聘教授，大数据学院和管理学院双聘教授，管理学院弘毅讲席教授，博士生导师。目前任运筹学领域最顶尖期刊《Operations Research》的领域主编和管理科学领域最顶尖期刊《Management Science》的副主编。曾获得中国运筹学会运筹研究奖、美国运筹学与管理科学学会（INFORMS）青年论文奖、INFORMS仿真分会最佳出版物奖、美国工业工程师学会（IIE）运营类最佳论文奖等。

主要研究领域为金融工程和金融风险管理、商业数据分析、运筹学等

授课主题：Theories and applications of stochastic simulation

内容介绍：In this course we will cover the basic theories and algorithms of stochastic simulation, including input modeling, variance reduction techniques, ranking and selection, gradient estimation and simulation optimization, and apply these theories and algorithms to solve problems in the general areas of financial engineering and management science. We will also cover some contemporary research topics, such as simulation-based learning.

第二周（7月20日-7月24日）

张晓东

美国俄亥俄州立大学RobertM.Critchfield讲席教授， 他主持研究的一些核心算法和系统设计已被广泛应用到商业处理器,主要操作系统,数据库系统和大型的分布式系统中，有效地优化或更新了计算机和网络存储和处理系统中的一些关键技术。曾获2010年中国计算机学会海外杰出贡献奖。为表彰他在俄亥俄州立大学长期担任计算机科学及工程系主任所做的贡献，2018年获得美国路创基金会 (Lutron Foundation) 授予的杰出教育领导奖。美国计算机学会（ACM）Fellow, 也是美国电气电子工程师学会(IEEE)Fellow。

主要研究领域为计算机和分布式系统中的数据和存储管理。

授课主题：数据在多级深层存贮系统中的管理、访问和移动

内容介绍：我们处在一个以数据为中心的计算时代。 数据的管理、访问和移动是在一个多级深层的存储系统中运行的， 包括距CPU最近的寄存器(registers)，在芯片里的多层快速缓存（caches），主存（DRAM）以及其中由操作系统管理的缓存区（buffers）， 还有永久的数据存贮装置，包括固态硬盘 （SSD）、硬磁盘和大容量的非易失性存储器（NVM）.我们在这个课程中， 通过基础的硬软件设置和最新的研发技术来讲解数据是如何在这些既相关又分离存储空间中得到有效的管理， 从而获得高性能的数据访问和移动。这个课程的目的是使数据科学和计算机科学专业的同学了解数据处理在计算机内部是如何进行的。 今天，任何一个算法的设计和实现只有和计算机内部的硬软件结构密切结合，才能达到高效和高性能的效果。

陈松蹊

北京大学讲席教授；光华管理学院商务统计与经济计量联席系主任；北京大学统计科学中心创始主任。Scientific Secretary of the Bernoulli Society.2017年全职北大之前是Iowa State University统计学教授。美国科学促进会、数理统计学会，美国统计学会会士， 国际统计协会当选会员。2017年获教育部自然科学奖一等奖。已经发表94篇论文，SCI H-index 30. 自2014年开始对中国大气污染进行统计学分析，提出去除气象干扰的空气质量评估方法和“人努力-天帮忙”指数，过去六年其团队发布了六份空气质量评估报告。

主要研究领域为高维数据统计推断， 大数据统计算法，计量经济。

授课主题：低维与高维数据假设检验

内容介绍：先回顾固定维数据关于均值，方差矩阵，回归系数的经典检验统计量及其假设检验。在数据维度远远大约样本量时讨论经典低维检验的高维修正，其中包括均值，方差矩阵和回归系数的高维检验， 将讨论检验在高维数据下检验对第一类和第二类错误的控制能力。之后讨论去掉不显著信号的阈值过滤方法和相关结果。

l结业说明：

上课期间将进行线上考勤，通过考勤并完成作业的学生将获得结业证。

五、联系方式

邮箱：sds_school@fudan.edu.cn

联系人：季老师 021-65641221

本次暑期课程活动的最终解释权归复旦大学大数据学院所有。

复旦大学大数据学院

2020年6月1日