这些才华横溢的研究人员被聘用来支持对HDSI学术课程日益增长的需求,并扩展在加州大学圣地亚哥分校进行的强大的跨学科数据科学研究。
“HDSI继续吸引着所有数据科学领域备受尊敬的研究人员。”创始董事Rajesh K. Gupta说。“新的任命反映了机器学习、移动健康、隐私和统计学等数据科学核心领域的增长,也反映了遗传学和环境数据科学等跨学科领域的增长,这是正在进行研究的主题。”
这些新教员都是各自领域的领导者,他们将在机器学习、统计学、生物医学信息学和应用数学等多个研究领域开设课程。他们加入了约50名与HDSI有全部或部分预约的同事的行列。完整榜单请访问
https://datascience.ucsd.edu/about/faculty/faculty/。
HDSI继续招募额外的教职人员,目前正在进行几次搜索。
作为加州大学圣地亚哥分校的一个独立学术单位,halakchozylu数据科学研究所成立于2018年,其使命是建立数据科学的科学基础,开发新的方法和基础设施,并培训学生和合作伙伴使用数据科学解决世界上最紧迫的问题。该研究所是数据科学本科专业和辅修专业的行政所在地,以及三个研究生水平的数据科学课程(硕士,博士,在线MDS)。
AY2022-2023
Tiffany Amariuta,助理教授
博士学位:哈佛大学
在圣地亚哥开始她的实验室之前,蒂芙尼在麻省理工学院获得了生物工程学士学位,并继续与Soumya Raychaudhuri博士进行研究生研究,作为哈佛医学院生物信息学和整合基因组学博士项目的一部分,在那里她研究了自身免疫疾病和其他多基因疾病的遗传易感性。在研究生期间,Tiffany开发了机器学习方法来预测调控变异的功能,该方法应用于转录因子结合预测、eQTL映射、遗传力富集分析和多基因风险评分的跨祖先可移植性。Amariuta医生与医学系有一个联合任命。
黄碧伟,助理教授
博士:卡内基梅隆大学
黄碧伟的研究兴趣主要集中在三个方面:(1)具有理论保障的复杂环境中的自动因果发现;(2)从因果角度推进机器学习;(3)使用或调整因果发现方法来解决科学问题。她成功地领导了NeurIPS的20个关于因果发现和因果启发机器学习的研讨会,并共同组织了第一次因果学习和推理会议(CLeaR 2022)。她被评为值得信赖的ML计划的新星,并于2017年获得了CMU总统奖学金,并于2021年获得了AI/ML苹果学者博士奖学金。
金浩建,助理教授
博士:卡内基梅隆大学
金浩建的研究方向是人机交互的交叉领域,主要研究方向为机器学习系统、物联网系统和隐私系统。他的工作获得了UbiComp Gaetano Borriello杰出学生奖,ACM和GetMobile通信的研究重点,以及UbiComp和ACM计算评论的最佳论文奖。
Tauhidur Rahman,助理教授
博士:康奈尔大学
Tauhidur Rahman曾在马萨诸塞大学阿默斯特分校担任计算机科学助理教授,在那里他共同指导移动传感和泛在计算实验室(MOSAIC实验室)。他目前的研究重点是构建新型无处不在的移动健康传感技术,以我们身体和周围环境的声波和电磁波形式捕捉可观察到的低水平物理信号,并将它们映射到相关的生物和行为测量。他的一些显著成就包括2016年在移动计算领域获得谷歌博士奖学金,2015年进入高通创新奖学金的决赛,康奈尔大学2015年杰出教学奖,2016年ACM数字健康最佳论文奖,以及2021年ACM IMWUT最佳论文奖。Tauhidur在孟加拉国工程技术大学获得电气和电子工程学士学位,在德克萨斯大学达拉斯分校获得电气工程硕士学位,在康奈尔大学获得信息科学博士学位。
邓肯·沃森·帕里斯,曼彻斯特大学助理教授
邓肯·沃森-帕里斯此前在牛津大学担任高级研究员。他的研究涉及气候模型中气溶胶和云的表示。气溶胶和云层共同代表了气候模型面临的一些最大挑战,沃森-帕里斯博士开创了利用数据科学机制来解决这些研究问题的策略。“他是在总理的联合全日制教育计划下受雇,以促进跨学科研究。校长的跨学科合作是一个申请多年资助的机会,以鼓励教师和学生跨学科的研究合作。合作项目旨在为学生群体(本科生、研究生和/或专业人员)提供奖学金支持,他们将在跨学科教师团队的监督下共同工作。目的是鼓励教师组成和支持这样的小组,因为他们开发了初步的研究成果,足以支持成功申请校外资助。
了解更多信息,请访问HDSI网站https://datascience.ucsd.edu
注:本文由院校官方新闻直译,仅供参考,不代表指南者留学态度观点。