为促进高校优秀研究生之间的学术交流，充分利用研究生教育的优质资源，推动统计与数据科学学科交叉，2022年华东师范大学统计学研究生暑期学校将于7月10日-16日线上举办。本次暑期学校邀请了国内外杰出专家学者，围绕“统计与数据科学前沿理论及方法”，聚焦机器学习、因果推断、隐私数据等领域的学术前沿动态和发展趋势，通过短课程和长学术讲座的形式，为热爱统计的学生和学者提供深入探讨和交流的平台。现将有关事项通知如下：
一、课程安排
1.课程时间：2022年7月10日-16日
2.授课方式：线上授课
3.授课平台：Zoom会议
二、招生对象
国内外统计学、数据科学、大数据分析及相关专业的青年教师，博士、硕士研究生，高年级本科生。需具备良好的数理基础，对统计学或数据科学有浓厚兴趣，有志于从事学术研究工作或攻读博士学位，有较强的或潜在的研究能力。
三、报名方式
本期暑期学校即日起接受报名。
申请者需点击下载附件：
附件：2022年华东师范大学统计学研究生暑期学校报名表.doc
填写报名表相关内容并签名后，扫描二维码上传至问卷中。
报名截止日期：2022年7月3日
四、日程安排
日 期 | 时 间 | 授课题目 | 授课专家 |
7月10日 | 08:30-09:00 | 开幕式 | |
09:00-11:30 | 机器学习的思想方法论演进 (I) | 孟德宇 | |
14:00-17:00 | Causal Inference and Decision-making (I) | 崔逸凡 | |
7月11日 | 08:30-11:30 | 机器学习的思想方法论演进(II) | 孟德宇 |
14:00-17:00 | Stiefel流形优化及其应用(I) | 刘歆 | |
7月12日 | 08:30-11:30 | Some Recent Advances in Privacy-Preserving Data Analysis | 苏炜杰 |
14:00-17:00 | Causal Inference and Decision-making (II) | 崔逸凡 | |
7月13日 | 08:30-11:30 | Big Data, Networks and Regularized Estimation | 马双鸽 |
14:00-17:00 | 机器学习的思想方法论演进(III) | 孟德宇 | |
7月14日 | 08:30-11:30 | Estimation of Unknown Parameters via Mechanism Design | 苏炜杰 |
14:00-17:00 | Stiefel流形优化及其应用(II) | 刘歆 | |
7月15日 | 08:30-11:30 | Random Forests: Estimation and Uncertainty | 朱若青 |
14:00-17:00 | Stiefel流形优化及其应用(III) | 刘歆 | |
7月16日 | 08:30-11:30 | Statistical learning methods in neuroimaging data analysis | 朱宏图 |
14:00-17:00 | Causal Inference and Decision-making (III) | 崔逸凡 |
五、授课专家
崔逸凡，新加坡国立大学统计与数据科学系助理教授，北卡罗来纳大学教堂山分校博士，曾任宾夕法尼亚大学博士后研究员。2021年获得国际数理统计学会（IMS）New Researcher Award。
研究领域：非参数与半参数统计、因果推断、生存分析、精准决策与个性化医疗、信仰推断
刘歆，中国科学院数学与系统科学研究院研究员、博士生导师、冯康首席研究员。曾获得国家杰出青年科学基金(2021), 中国工业与应用数学学会应用数学青年科技奖(2020)，中国运筹学会青年科技奖(2016)，国家优秀青年科学基金(2016)。目前担任Mathematical Programming Computation、Journal of Computational Mathematics、Journal of Industrial & Management Optimization、Asia-Pasific Journal of Operations Research、《运筹学学报》等国内外期刊编委，《物理学报》特约栏目编辑；并担任中国运筹学会常务理事、中国工业与应用数学会副秘书长、中国青年科技工作者协会理事。
研究领域：流形优化、分布式优化及其在材料计算、统计大数据分析、机器学习等领域中的应用
孟德宇，西安交通大学教授、博士生导师、大数据算法与分析技术国家工程实验室机器学习教研室负责人。发表论文百余篇，其中IEEE汇刊论文60余篇，计算机学会A类会议40篇，谷歌学术引用超过16000次。现任IEEE Trans., PAMI,Science China: Information Sciences等7个国内外期刊编委。
研究领域：元学习、概率机器学习、可解释性神经网络等
马双鸽，耶鲁大学生物统计系教授，1999年毕业于中国科学技术大学获物理学学士学位，2004年获得威斯康星大学统计学博士学位。2004-2006年于华盛顿大学从事博士后研究。
研究领域：生物统计、遗传流行病学、生存分析、高维数据分析等
苏炜杰，宾夕法尼亚大学沃顿商学院统计与数据科学系和计算机系助理教授（2022年7月1日起转终身副教授）、青源会会员。现任Penn Research in Machine Learning联合主任和Meta (Facebook)访问科学家。2016年博士毕业于斯坦福大学，2011年本科毕业于北京大学。曾获得斯坦福Theodore Anderson毕业论文奖(2016)、NSF CAREER Award (2019)、斯隆研究奖(2020)、Facebook Faculty Research Award (2020)，于2022年获美国工业与应用数学学会(SIAM)数据科学青年奖与Peter Gavin Hall Early Career Prize奖。
研究领域：隐私数据保护、深度学习理论、最优化理论、高维数据推断和机制设计
朱宏图，北卡罗来纳大学教堂山分校生物统计学、统计学、计算机和生物遗传学终身教授，曾任MD安德森癌症中心的诊断影像学Bao-Shan Jing讲席教授和生物统计学终身教授，滴滴出行首席统计学家。2000年获得香港中文大学统计学博士学位，2011年当选美国统计学会（ASA）和数理统计学会（IMS）会士，2016年荣获德克萨斯州癌症预防与研究中心杰出研究奖，2019年因强化学习在网约车出行中的应用荣获Daniel Wagner杰出应用奖。在多个大型医疗研究项目中担任统计分析师，并提供实验设计、数据分析和新方法开发。现有高水平期刊论文300多篇，包括Nature, Science, Cell, Nature Genetics, Nature Communication, Nature Neuroscience, JAMA Psychiatry, PNAS, JMLR, AOS以及JRSSB；高水平会议论文45篇，包括KDD, NIPS, ICDM, AAAI, MICCAI以及IPMI。担任多个国际顶级会议的区域主席，包括Information Processing in Medical Imaging担任(过)多个国际顶级期刊的编委，包括Statistica Sinica, JRSSB, Biometrics, AOS和JASA.
研究领域：统计学习、医疗图像处理、精准医疗、生物统计、人工智能和大数据分析
朱若青，伊利诺伊大学香槟分校统计系副教授，同时隶属于美国国家超级计算应用中心 (NCSA)，Carle-Illinois 医学院和Carl R. Woese 基因生物学院。2013年于北卡罗来纳大学教堂山分校获得生物统计博士学位，2013-2015年于耶鲁大学从事博士后研究。
研究领域：个性化医疗、随机森林和树方法、强化学习、生存分析、充分降维、高维数据以及其生物医学方面的应用
六、其他事项
1.本次暑期学校不收取任何费用。
2.学员完成暑期学校全部课程并出席率超过80%的将颁发电子版结业证书。
七、联系方式
联系人：王老师、张老师
电话：021-62233223
邮箱：statistics@fem.ecnu.edu.cn
网址：http://klatasds.ecnu.edu.cn/
http://stat.ecnu.edu.cn/
http://asis.ecnu.edu.cn/