更新時間：2024-10-06 16:27:52作者：留學(xué)之路
斯坦福大學(xué)統(tǒng)計數(shù)據(jù)科學(xué)碩士項目開設(shè)在人文與科學(xué)學(xué)院的統(tǒng)計學(xué)院系之下。該項目涵蓋了廣泛的課程內(nèi)容，包括統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)處理等方面的課程。學(xué)生將學(xué)習(xí)如何利用統(tǒng)計工具和技術(shù)來分析和解釋數(shù)據(jù)，從而提取有用的信息和見解。
斯坦福大學(xué)統(tǒng)計數(shù)據(jù)科學(xué)碩士項目匯聚了一批在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域造詣深厚的資深教授和專家，他們不僅在學(xué)術(shù)界擁有崇高地位，更在工業(yè)界具備豐富實戰(zhàn)經(jīng)驗。以下是部分師資信息：
1.Andrew Ng
Andrew Ng是人工智能領(lǐng)域的大佬。他還是在線教育平臺Coursera的聯(lián)合創(chuàng)始人之一，該平臺提供了廣泛的課程，特別是在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域。Andrew上課風(fēng)格深入淺出，注重數(shù)學(xué)理論推導(dǎo)。
課程: CS229: Machine Learning
職位名稱：Adjunct Professor at Stanford University.
研究領(lǐng)域: machine learning, deep learning, machine perception, computer vision, and natural language processing
2.Jure Leskovec
Jure Leskovec是Pinterest的首席科學(xué)家， 也是數(shù)據(jù)科學(xué)和網(wǎng)絡(luò)分析領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物。推薦上他教的CS246: Mining Massive Datatsets, 內(nèi)容主要是different ML algorithms are applied to data at scale，這節(jié)課同樣也是很強(qiáng)調(diào)math.
課程：CS246: Mining massive datasets
職位名稱：associate professor of Computer Science
研究領(lǐng)域：applied machine learning and data science for large interconnected systems
3.Trevor Hastie
Trevor Hastie是一位著名的統(tǒng)計學(xué)家，他在統(tǒng)計學(xué)界特別以其在統(tǒng)計學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和生物統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域的貢獻(xiàn)而聞名。Hastie教授對統(tǒng)計學(xué)習(xí)的方法和理論做出了深刻的研究，特別是在預(yù)測建模和監(jiān)督學(xué)習(xí)領(lǐng)域。他與Robert Tibshirani和Jerome Friedman共同撰寫的書籍The Elements of Statistical Learning被廣泛認(rèn)為是統(tǒng)計學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典教材。
此外，Hastie教授在生物統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域也有顯著的貢獻(xiàn)，特別是在基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析和生物信息學(xué)方面。Trevor還是Data Science track的advisor。
職位名稱：Professor of Statistics/Professor of Biomedical Data Science
研究領(lǐng)域：applied nonparametric regression and classification, statistical computing
斯坦福大學(xué)統(tǒng)計數(shù)據(jù)科學(xué)碩士項目畢業(yè)生在就業(yè)市場上備受矚目，深受各界企業(yè)的青睞。項目在畢業(yè)生就業(yè)和職業(yè)發(fā)展方面有著良好的記錄，校友網(wǎng)絡(luò)也為學(xué)生提供了廣闊的職業(yè)發(fā)展空間和資源支持。通過與各行業(yè)的校友交流和合作，學(xué)生能夠更好地了解行業(yè)動向，抓住就業(yè)機(jī)會，實現(xiàn)職業(yè)發(fā)展目標(biāo)。