斯坦福大学统计数据科学硕士介绍

　　一、基本介绍

　　斯坦福大学统计数据科学硕士项目开设在人文与科学学院的统计学院系之下。该项目涵盖了广泛的课程内容，包括统计学基础、数据分析、机器学习、数据挖掘、大数据处理等方面的课程。学生将学习如何利用统计工具和技术来分析和解释数据，从而提取有用的信息和见解。

　　二、师资介绍

　　斯坦福大学统计数据科学硕士项目汇聚了一批在数据科学领域造诣深厚的资深教授和专家，他们不仅在学术界拥有崇高地位，更在工业界具备丰富实战经验。以下是部分师资信息：

　　1.Andrew Ng

　　Andrew Ng是人工智能领域的大佬。他还是在线教育平台Coursera的联合创始人之一，该平台提供了广泛的课程，特别是在机器学习和人工智能领域。Andrew上课风格深入浅出，注重数学理论推导。

　　课程: CS229: Machine Learning

　　职位名称：Adjunct Professor at Stanford University.

　　研究领域: machine learning, deep learning, machine perception, computer vision, and natural language processing

　　2.Jure Leskovec

　　Jure Leskovec是Pinterest的首席科学家， 也是数据科学和网络分析领域的领军人物。推荐上他教的CS246: Mining Massive Datatsets, 内容主要是different ML algorithms are applied to data at scale，这节课同样也是很强调math.

　　课程：CS246: Mining massive datasets

　　职位名称：associate professor of Computer Science

　　研究领域：applied machine learning and data science for large interconnected systems

　　3.Trevor Hastie

　　Trevor Hastie是一位著名的统计学家，他在统计学界特别以其在统计学习、数据挖掘和生物统计学领域的贡献而闻名。Hastie教授对统计学习的方法和理论做出了深刻的研究，特别是在预测建模和监督学习领域。他与Robert Tibshirani和Jerome Friedman共同撰写的书籍The Elements of Statistical Learning被广泛认为是统计学习领域的经典教材。

　　此外，Hastie教授在生物统计学领域也有显著的贡献，特别是在基因表达数据分析和生物信息学方面。Trevor还是Data Science track的advisor。更详细内容可以咨询Tops6868。

　　职位名称：Professor of Statistics/Professor of Biomedical Data Science

　　研究领域：applied nonparametric regression and classification, statistical computing

　　三、就业前景

　　斯坦福大学统计数据科学硕士项目毕业生在就业市场上备受瞩目，深受各界企业的青睐。项目在毕业生就业和职业发展方面有着良好的记录，校友网络也为学生提供了广阔的职业发展空间和资源支持。通过与各行业的校友交流和合作，学生能够更好地了解行业动向，抓住就业机会，实现职业发展目标。想了解更多信息可以向Tops6868咨询。

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