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本文将向大家介绍密歇根大学安娜堡分校的大数据暑期学院项目Big Data Summer Institute (BDSI) 和申请要求。
密歇根大学安娜堡分校（University of Michigan, Ann Arbor），创立于1817年，是美国顶尖的公立研究型大学之一，被誉为“公立常春藤”。学校以其强大的学术实力、跨学科研究和全球影响力著称。密歇根大学在工程、商学、医学、法律和公共健康等领域享有盛誉，其数据科学、计算机科学和生物统计学等学科在国际上名列前茅。
大数据暑期学院Big Data Summer Institute (BDSI)是一个跨学科的培训与研究项目，旨在向本科生介绍大数据与人类健康交叉领域的研究。该领域迅速发展，利用定量分析、理论统计学和数据科学来解决公共健康问题并改善人类生活。这是一个为期六周的变革性项目，专为渴望探索数据科学及其在公共健康和生物医学研究中的应用的学生设计。大数据暑期学院汇集了密歇根大学多个系的杰出教授，包括生物统计学、统计学以及电气工程与计算机科学等领域。
1. 项目概览
- 时间：2025年大数据暑期学院时间：2025年6月16日 – 7月25日
- 地点：大数据暑期学院将在密歇根大学公共卫生学院，安娜堡校区线下举办。
- 适合哪些同学参加：对大数据和健康科学有强烈兴趣的学生
2. 项目历史
大数据暑期学院由Bhramar Mukherjee博士于2015年创立，旨在通过将学生融入统计学、计算机科学和健康科学交叉领域的前沿研究项目中，培养下一代定量科学家。该项目由生物统计学、统计学和计算机科学系联合开发，并得到了美国国立卫生研究院（NIH）和国家心肺血液研究所（NHLBI）生物统计学暑期学院（SIBS）项目的资助。此外，生物统计学和统计学系、Rogel癌症中心、Rackham研究生院，以及Flatiron Inc.和Trehan Foundation等外部赞助商也为该项目提供了资金支持。
多年来，BDSI吸引了来自不同学术背景的学生，为他们提供了基础技能，同时创造了一个数据科学、公共健康和统计学研究交汇的协作环境。该项目已经培训了350多名本科生，其中许多人现就读于顶尖研究生项目，或在定量或健康相关领域任职。超过半数的BDSI参与者为女性，约18%来自STEM领域的代表性不足群体。
3. 项目内容
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每日讲座 |
涵盖统计分析、机器学习、流行病学和数据可视化等技术主题，以及临床应用领域。这些讲座由统计学、信息学、计算机科学和医学领域的专家教授授课，提供前沿研究和方法学的见解。 |
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编程实践 |
通过互动式研讨会，获得R和Python中数据处理和分析的实践经验。这些研讨会旨在帮助参与者应对快速发展的数据科学领域的需求。 |
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小组研究项目 |
与团队密切合作，分析大型真实数据集，以解决关键的公共健康问题。这种实践经验不仅让参与者体验研究生级别的研究，还可以将技术技能应用于实际场景，同时在专家导师指导下提升协作和团队合作能力。 |
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研究展示 |
在最终的研讨会上展示研究成果，向教师、同学和受邀嘉宾进行演讲。 |
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职业规划与发展 |
通过网络活动和职业发展课程，深入了解数据科学和公共健康领域的职业道路和机会。将与密歇根大学的教师、学生、校友以及其他参与者建立联系。 |
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社交活动 |
参加各种社交活动与娱乐项目，从集体出游到非正式聚会，这些活动营造了一个充满活力和支持的社区氛围。 |
2025年大数据暑期学院研究项目
参与的同学将被分为由10名学生组成的研究小组，每个小组专注于一个具体的生物医学或公共健康应用领域。每个团队至少配备一位教授导师和一名研究生助理，以协助完成项目工作。参与者将根据个人偏好和技能分配到不同的研究小组。具体研究目标和数据集将在项目开始前确定。
癌症数据科学
项目组一：癌症数据科学
癌症数据科学组将深入研究癌症研究中出现的统计、计算和数学问题。研究项目将侧重于推动癌症预防和治疗的应用。示例包括：
- 开发预测模型以评估基于临床、基因组或病理数据的复发风险
- 使用基因组和医学影像数据研究肿瘤演化的时空动态
- 利用临床数据识别与肿瘤起始和进展相关的生物标志物
学生团队将基于提供的数据源提出新的研究问题，并通过深入分析探讨这些问题。这种沉浸式体验将教授学生数据处理、统计计算和数据可视化等宝贵技能。在该研究组中，学生将有机会与密歇根大学癌症数据科学小组的成员互动，并学习应用先进统计方法，如生存分析、机器学习和空间数据分析。
项目导师：Dr. Veera Baladandayuthapani, Dr. Jian Kang
数据挖掘与机器学习
项目组二：医疗数据中的数据挖掘与机器学习
可信机器学习的统计学：验证发现的被认可途径之一是通过重复实验来验证数据。尽管机器学习（ML）广泛应用于科学领域，但相当高比例的ML结果在新数据集上无法验证，这导致了备受关注的复制危机。为评估复制的可能性，研究人员需要工具来理解ML结果中的不确定性。
在“可信机器学习的统计学”主题下的多个项目将应用机器学习对成像和基因组临床数据进行建模。这些项目将从复制的角度研究相关发现的潜力，并应用选择性推断中的一些新工具进行不确定性估计。学生将获得处理大型复杂数据集的经验，并接触选择性推断技术以提高结果的可复制性。
项目导师：Dr. Rahul Ladhania, Dr. Snigdha Panigrahi
基因组学
项目组三：基因组学
基因组学组将提供多个将健康相关问题与大规模基因组数据集（例如全基因组单核苷酸多态性数据、单细胞RNA测序数据或表观遗传甲基化数据）相结合的项目。学生将组队对感兴趣的具体项目进行深入分析，并有机会进行开放式探索。
学生将通过处理大型基因组数据文件获得实践计算经验和宝贵的数据操作技能。项目中将应用许多经典统计技术，学习整合互补基因组数据源，并探索机器学习和专门的基因组分析方法。
项目导师：Dr. Matt Zawistowski, Dr. Xiang Zhou
4. 项目要求和申请信息
(1) 申请者必须满足以下条件：
- 就读于经认可的学院或大学的本科生
- 对科学研究感兴趣
- 具备一定的计算/编程基础知识，以及概率论、微积分和线性代数的入门知识（先修课程要求较为灵活）
- 美国公民或永久居民
对于不符合上述四项SIBS项目资助标准的申请者，Trehan Foundation和Rackham研究生院提供了少量资助名额。国际学生可以申请这些名额。
申请流程将于2024年12月开启。完成的申请将采用滚动审核的方式进行评估并发放录取通知。当所有名额填满时申请将关闭，最晚截止日期为2025年3月15日。
(2) 申请材料：
1) 一个包含以下内容的PDF文件：
- 一篇个人陈述，描述你对BDSI的兴趣以及该项目如何促进你的教育和职业目标（最多两页）
- 简历
- 本科课程的非正式成绩单
- 相关课程列表（如数学、统计学、计算机科学和生物学）
2) 推荐人姓名及邮箱：一位能够评价你的学术能力以及在团队中开展定量研究潜力的推荐人
- 即将升入大三或大四的学生
- 具有编程经验（任何语言）的学生
- 在学术上表现出色的学生
- 对项目有明确个人兴趣的学生
- STEM领域中代表性不足群体的学生
所有参加BDSI的学生将获得以下福利：
- Couzens Hall单人间校内宿舍住宿（距离公共卫生学院步行仅需5分钟）
- $1,800的生活津贴
- 最高$500的差旅补贴
- $200的“蓝币”（Blue Bucks），用于校内用餐
- 多场项目活动和社交活动中提供的午餐和晚餐
以上就是密歇根大学大数据暑期学院的介绍和申请要求解析，希望能帮助到想要申请的同学们！
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