一、项目概要
项目名称:如何通过数据做出决策–数据科学的应用
(Introduction to Statistics and Applications within Data Science)
项目时间:2023年3月4日-2023年4月22日
项目概述:
本课程为数据科学领域的统计与应用课程。学生们将学习到数据的收集、分析与解释。除此之外,学生们还将了解到各种用例,并将所学习到的数据方法以数据科学家的视角运用到这些案例实践中。
本课程旨在让学生熟悉概率、统计和数据科学领域的基本技能。该领域是科学与技术发展的自然产物,它融合了机器学习、数据挖掘、高性能计算等领域的进步成果,以及社会科学、自然科学、工程、管理、医学和数字人文等的领域知识。学生将在课程中学习数据收集、数据分析和数据解释。此外,学生们也将学习多种实际案例,并通过数据科学家的视角去观察和分析如何将所学到的关于数据方面的方法运用到实践中。
二、教授介绍:
姓名:Thibaut Mastrolia
大学职位:加州大学伯克利分校工业工程与运筹学教授
(1) 曾任巴黎综合理工学院应用数学教授
(2) 加州大学伯克利分校工业工程与运筹学学院硕士招生委员会成员
(3) 法国国家研究机构ANR project RelLSCop (2021-2025)项目成员,负责随机脉冲控制问题的强化学习
(4) 《应用概率年鉴》《优化理论与应用杂志》、运筹学顶级期刊《运筹学》、数学期刊《Potential Analysis》、控制领域顶级期刊《IEEE自动控制汇刊》《SIAM期刊之控制和优化》《SIAM期刊之金融数学》、金融领域知名期刊《Journal of Behavioral and Experimental Finance》、《量化金融》等国际权威期刊审稿人
【SIAM(Society for Industrial and Applied Mathematics,工业和应用数学会)出版14种同行评审的研究期刊涵盖了整个应用和计算数学领域,内容丰富而全面;在高等研究领域非常著名,并均被SCI收录为核心期刊】
三、授课安排
授课方式:线下集中授课(教授线上)
外教课时间安排:
周次 | 日期 | 星期 | 时间 | 课程大纲 | 授课外教 |
第1节 | 2023/3/4 | 星期六 | 10:00-11:30 | 数据科学与抽样概论 | Thibaut Mastrolia |
第3节 | 2023/3/11 | 星期六 | 10:00-11:30 | 概率:数据治理和独立性 | Thibaut Mastrolia |
第5节 | 2023/3/18 | 星期六 | 10:00-11:30 | 离散型随机变量和连续型随机变量 | Thibaut Mastrolia |
第7节 | 2023/3/25 | 星期六 | 10:00-11:30 | 正态分布及其应用 | Thibaut Mastrolia |
第9节 | 2023/4/1 | 星期六 | 10:00-11:30 | 模拟和蒙特卡罗方法 | Thibaut Mastrolia |
第11节 | 2023/4/8 | 星期六 | 10:00-11:30 | 马尔科夫决策过程和动态规划 | Thibaut Mastrolia |
第13节 | 2023/4/15 | 星期六 | 10:00-11:30 | 强化学习方法: Q-learning方法 | Thibaut Mastrolia |
第15节 | 2023/4/22 | 星期六 | 10:00-11:30 | 强化学习、数据分析与应用 | Thibaut Mastrolia |
助教课时间另行通知.
*参考资料
(1) A first course in probability. Sheldon Ross. Eight edition. 2010. Pearson Education
(2) Reinforcement learning: an introduction, second edition. Richard S. Sutton and Andrew G. Barto. 2018. MIT Press.
(3) 课件等其它课程资料
四、考核标准
总评成绩100%=pop quiz 30% +期中考试30%+期末考试40%
成绩采用“五级制”,分别为A、B、C、D、F,对应关系如下:
A:90-100分
B:80-89分
C:70-79分
D:60-69分
F:59分及以下
五、校内申请:
(1)申请对象:吴健雄学院大三及以上本科生,共60个名额,大四未完成国际交流环节的同学请务必全部参与。
(2)申请方式:报名学生需先尽快完成校内报名。
(3)报名方式:https://www.wjx.cn/vm/QxKeBdB.aspx#
报名截止时间:2023年3月3日12:00
六、联系方式:
吴老师邮箱wu-sn@seu.edu.cn
七、特别说明
1、参与项目获得成绩报告,可满足吴健雄学院国际交流基本要求。
2、该项目不收取任何费用。
3、申请期间,注意保持邮箱等联络方式的畅通。