COS访谈第22期:李丰老师

受访者:李丰

采访者:王小宁 张心雨

审稿人:成慧敏    

李丰,博士,中央财经大学统计与数学学院,副院长,硕士研究生导师, 主要研究方向为大数据与复杂模型、贝叶斯推断与统计计算、计量经济与预测方法以及多元模型。现任北京大数据协会理事,中国统计教育学会高等教育分会副秘书长,曾任2014 年金融工程与风险管理国际研讨会执行秘书。李丰老师是多个国家项目的项目负责人及主要参加人,曾获得The 2014 Cramér Prize等重要奖项。著有《大数据分布式计算与案例》等书籍。

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RStudio的前世今生——RStudio创始人专访

本文是一篇Joseph B Rickert(简称JBR)对J.J. Allaire(RStudio的创始人和首席执行官)的采访稿,原文在此。统计之都与作者沟通后得到授权将其翻译为中文,希望可以让广大读者能够更多了解在R的世界中这个叫RStudio的地方。在这次采访中讨论了RStudio的历史、使命和J.J.的未来愿景。 短暂的交谈中讨论了各种各样的主题,包括RStudio的业务、R语言的发展、R联盟对R社群的重要性以及J.J.对R新手们的建议。

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COS访谈第21期~史建军:饱学致用育桃李,锦袍换酒傲江湖

史建军老师是工业工程领域的知名教授和学术带头人,现任佐治亚理工学院(Georgia Institute of Technology,后文简称Georgia Tech)工业工程系(后文简称IE,该系在美国连续28年专业排名第一)冠名教授,同时兼任机械工程系教授。史老师开创了系统信息学和控制(system informatics and control)这一新的博士研究培养方向,是美国工业工程学会(IIE)会士,美国机械工程学会(ASME)会士,运筹学和管理科学学会(INFORMS)会士,国际统计学会(ISI)会士,国际质量研究院(IAQ)院士,也是美国INFORMS的质量统计与可靠性分会的founding Chair,曾获得 the IIE Albert G. Holzman Distinguished Educator Award 等重要奖项。他是多个国际期刊的编委,包括主编管理工程国际顶尖期刊“IIE Transactions”的 Quality and Reliability Engineering 子刊等。史建军教授是使用系统控制和多元统计相结合研究多工位误差建模与分析理论的创始人。他培养的博士生已经有二十几位在国际一流大学任教,其中有7名获得美国自然科学基金委NSF Career奖,1名获得美国总统奖,多名学生在工业公司担任副总或资深管理人员。史老师一直与工业界紧密合作,他的研究小组中开发出的技术已经应用到各种生产系统并带来重大的经济效益,被广泛用在了汽车组装、飞机制造、钢铁冶炼等诸多领域。史老师也是国内多处高校的客座教授,是中科院质量研究中心的创始人之一和海外主任,也是北京大学工业工程系的访问首席教授。

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COS访谈第十九期:张志华教授

【COS编辑部按】 受访者:张志华   采访者:常象宇   文字整理:王莉晶 朱雪宁

张志华, 博士,上海交通大学计算机科学与工程系教授,上海交通大学数据科学研究中心兼职教授,计算机科学与技术和统计学双学科的博士生指导导师。在加入上海交通大学之前,是浙江大学计算机学院教授和浙江大学统计科学中心兼职教授。主要从事人工智能、机器学习与应用统计学领域的教学与研究。迄今在国际重要学术期刊和重要的计算机学科会议上发表70余篇论文。是美国“数学评论”的特邀评论员,国际机器学习旗舰刊物Journal of Machine Learning Research 的执行编委。其公开课《机器学习导论》和《统计机器学习》受到广泛关注。

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COS访谈第十八期:陈天奇

【COS编辑部按】受访者:陈天奇 采访者:何通 编辑:王小宁

简介:陈天奇,华盛顿大学计算机系博士生,研究方向为大规模机器学习。他曾获得KDD CUP 2012 Track 1第一名,并开发了SVDFeature,XGBoost,cxxnet等著名机器学习工具,是Distributed (Deep) Machine Learning Common的发起人之一。

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何:你的本科在上海交大的ACM班就读,是怎么开始做机器学习研究的呢?

陈:我们当时的培养计划里面有一项,就是希望我们尽早地接触学术研究。于是我们在大二暑假就要开始进实验室了,在大三的暑假去微软亚研(MSRA)实习,于是我大二暑假去的是俞勇老师的实验室,当时戴文渊学长也在交大做迁移学习这一块的研究,所以我就跟着他了,也就是这个时候开始接触的机器学习。不过后面其实换了很多方向,因为戴文渊其实带了我半个学期就毕业了。后来我到微软实习做的是和广告相关的东西。之后实验室的一位老师建议我的毕设做深度学习。当时是2010年吧,深度学习还没有完全火起来的时候,整体的趋势是大家都在做无监督学习。当时实验室正好有一块比较老的显卡,我就开始写一些CUDA的程序。从毕设一直到研究生一年级我一直都在做无监督深度学习,也尝试过ImageNet,但是没有得到很好的结果。后来正好有KDD Cup这个机会,之后我们就逐渐往推荐系统的方向做了,因为2011和2012年的题目以推荐系统为主。

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COS访谈第16期——加州大学戴文斯分校蔡知令教授

受访者:蔡知令; 采访者: 朱雪宁

简介:蔡知令,加州大学戴维斯分校管理学院杰出教授和讲席教授。曾被MBA学生14次评选为年度教师。

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Xuening: 听说您的求学经历比较曲折,能给我们讲讲嘛?

Tsai: 念书就是从小学考初中,没考顺利,然后初中考高中也没考好,就是读夜校。一般人就是认为说这个学生的程度不是很好。然后高中考大学第一年没考取,第二年就考到淡江(文理学院)。所以在台湾求学经历比较坎坷。但是就我自己而言,上大学以后,专业是数学,还有一点兴趣,至少不讨厌。我当时志愿填数学的理由很简单,数学不像工学一样要画图啊,不像物理化学一样要做实验啊,就是想法很单纯填了数学。大学四年是纯数学,所以我就没有接触过统计课程。念书过程中我觉得唯一不错的就是,我能提早准备,比如说我寒暑假都留在学校,基本上不太回家,除了看爸爸妈妈。在学校就是去图书馆读大量的书籍,所以提前大致就可以知道课要教什么了。有些也读不懂,读不懂就自己写下来,对以后做研究也有点帮助就是自己可以学着怎么去写summary(总结),把自己的感想心得写下来,日积月累,大学四年念下来,收获还是蛮大的。

Xuening: 您刚才提到一开始对于数学的兴趣没有这么浓厚,但是您大学四年的学习可以说相当认真努力,主要来源于什么动力呢?

Tsai: 有几个。一个动力就是因为家里环境不好,我是老大,我母亲曾经建议我去念军校,因为考到私立大学负担很重,下面还有弟弟妹妹要念书;我爸爸做了一辈子军人,他认为我个性不适合,说再苦也要让我去念个大学。所以对我来说就是家里的期望,就是好好念,念得好坏不一定,但是我每次就是尽个力吧。我真正兴趣来的时候就是观察老师还有学长的学习,我们那个大学虽然一般,但是数学系很是不错,可以和台湾大学或者清华大学齐名。有一些活动比如说有微积分社,我举个例子,学长就会跟学弟学妹交流,比如微积分的起源啊应用啊,一起分享。老师中那个时候博士很少,一些讲师他们就住在学校,平时一起打打球、下下棋,这个氛围让我耳濡目染,慢慢感觉还蛮有兴趣的,然后自己又慢慢摸索,学起来觉得虽然抽象但是有它的逻辑性所在。真正开始有兴趣差不多大三以上,大一大二就是必修,大三以上就比较专注一点,比如现代代数、微分几何、拓扑等等,学起来还觉得蛮有兴趣,那个时候开始产生的兴趣。

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COS 访谈第十五期:Rob J. Hyndman

【COS编辑部按】:受访者:Rob J. Hyndman,采访者:Earo Wang,译者:黄俊文。原文在这

Rob J. Hyndman 是澳大利亚的 Monash University 的统计学教授以及 International Journal of Forecasting 的主编。他也是 forecasthts 等广泛被使用的 R 包的作者。

Earo: 你曾经获得的是理学荣誉学士学位。那么你为什么选择统计学作为你的专业,以及统计学有什么吸引到你的呢?

Rob: 最初我在获得理学学位的途中,我没有想过统计学有关的东西,我本来是打算学习数学的。当时,Melbourne University 的数学相关专业的学生都要求在第一年上统计学,数学,计算机科学的课程。所以我就选择了统计学。不过我发现它很有趣,因为我很喜欢使用数学工具来解决现实问题的过程。

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COS访谈第十四期:北大光华张俊妮老师

简介:张俊妮博士现任北京大学光华管理学院统计学副教授。她1998年毕业于中国科学技术大学,获计算机软件学士学位;2002年毕业于美国哈佛大学,获统计学博士学位。她的研究领域为因果推断、贝叶斯分析、小区估计、数据挖掘和文本挖掘。 这学期张俊妮老师在光华开设了“商业数据挖掘”的课程,我有幸选修了这门课程,并在课程中接触到很多隐藏在数据挖掘方法背后的统计思想。2013年11月22日,张俊妮老师在办公室接受了统计之都简短的采访,并谈及了她的求学过程以及现阶段的学术研究兴趣。

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COS访谈第十三期:逄伟(eBay)

前阵子统计之都发布了一系列数据分析领域专家的采访,从学界到业界,从新人到鼻祖。而后统计之都的主编向我约稿,我第一个想起来采访的人就是Wilson。虽然在eBay不同的部门工作,但同属数据科学的大圈子有交集也有不同的见解。我一直很好奇CS或者EE出身、从事系统开发背景的人会在工作中感受到什么样的数据分析,而Wilson正是回答这个问题最好的人选。

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COS访谈第十二期:Terry Speed教授,2013年总理科学奖得主

Terry Speed从不觉得能很快在媒体的头条上看到类似“统计学家治愈癌症”的标题,不过他坚信数学和统计学可以有效地帮助研究者认识癌症背后的诱因,从而减少手术的需要。身兼数学家和统计学家,Terry笔下诞生了不少鲜有人读得懂的精美学术著作,但除此之外,他还有学术成就以外的另一面,他曾出席法庭作证,帮助农户和采钻矿工,还为生物学家提供统计工具以解决基因的进化问题。

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