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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
来源: | 作者:ebaoyan2 | 发布时间: 2020-06-02 | 79 次浏览 | 分享到:


 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2020713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:625

暑期课程录取情况将于630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:713-724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(713-717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.

  

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