数据分析学校
为物理科学家提供为期一周的计算数据分析年度计划
领导
丹福尔曼-麦基 (UW)
大卫·W·霍格（纽约大学）（MPIA）
目标
作为物理科学（物理学、天文学、化学、工程）的早期职业（博士生、博士后、教职员工甚至本科生）研究员，您在学习领域科学时会在旁边学习一些统计数据。 也许你甚至有一个很好的统计课程。 但是当您进行数据分析时，您会觉得自己在“重新发明轮子”并在方法和代码的多种选择之间任意选择。
我们聘请具有统计学知识的物理科学家，帮助他们构建功能强大、高性能、可维护和可共享的软件系统，以实现困难或高容错的数据分析目标。 我们将时间分配给关于代码、编码和代码结构的实际工作，以及关于统计学、应用数学和计算机科学的方法论内容的理论工作。
科目
文本编辑和版本控制
测试、模块化、代码结构
再现性
参数估计和推理
MCMC等采样方式
模型复杂度和模型选择
有监督和无监督的方法
非参
