邓世名博士，华中科技大学管理学院, 教授,博士生导师. 楚天特聘学者，入选教育部新世纪优秀人才计划,武汉市东湖高新科技开发区3551人才支持计划，湖北省“百人计划”。北京大学物理学士，计算机辅修学士。2003年获得美国加加利福尼亚大学伯克立分校工业工程与运筹学系博士学位。多年从事管理科学和运营管理中的研究和实践。曾在美国国际企业规划管理系统软件界领先的Oracle总部工作。在定价和制造联合决策，投资成本避税理论，供应链风险管理和合同设计理论，半导体可重组生产装备的产能规划研究等多项领域都有创新性的研究成果。

科大0617校友，香港城市大学博士，现任桃树科技的高级算法工程师。

博士，上海财经大学信息管理与工程学院讲师，博士毕业于美国佛罗里达大学，本科毕业于上海交通大学，运筹优化与机器学习领域青年研究学者。主要研究方向为运筹优化，以及优化算法在深度学习中的应用，有若干篇学术论文在机器学习及可视化领域顶级会议、期刊发表。目前参与信管学院、交叉学院与管科中心机器学习与并行优化软件开发。

中国科学技术大学在读研究生。主要研究方向为增量学习与随机优化，着重于使用低秩近似方法解决高维优化变量运算时的时空复杂性问题。以第一作者主持的工作：“Incremental Matrix Factorization: A Linear Feature Transformation Perspective”已被IJCAI-17 接收，另有2篇论文于ICDM-17 、Information Science在投。

现任微家实业 CDO,“统计之都”核心成员之一,曾任 Mango Solutions 中国区数据总监。台湾辅仁大 学博士生在读,北京大学软件工程硕士,中国人民大学统计学学士。专注于数据科学在行业里的应用,著有《数 据科学中的 R 语言》一书,曾在华东师范大学、浙江大学等高校任兼职导师,讲授数据科学相关的专业课程。

Mathematics and Applied Mathematics and Computer Science double degree in USTC.

Research Experiences:

International Genetically Engineered Machine Competition Golden Prize;

Software Development and Deeping learning in Bioinformatics, Biomedical Cybernetics Laboratory, Harvard;

Elastic Optical Networks, Large Scale Computingand Networking Lab, USTC ;

Classification of skin diseases based on image data, Graphics &Geometric Computing Lab, USTC .

中央财经大学应用统计专业硕士，中国人民大学五校联合培养大数据分析硕士。参与《基于出租车数据分析北京市城市道路支路利用率》，聚类分析医学类微信公众号推文，“A Combination of CNN and VADER For Sentiment Classification”等项目。

中国科学技术大学统计金融系博士研究生，2012年毕业于华南理工大学，获理学学士学位。感兴趣的研究领域有：高维数据分析，change-point，变量选择等。目前的研究课题集中在高维数据的结构识别，尤其是高维数据的变点检测问题。

中国科学技术大学统计与金融系硕士研究生在读，2014年毕业于中国科学技术大学少年班学院，获统计学学士学位。研究兴趣为非参数统计，小波分析，金融数据分析等方向。

致力于数据挖掘、大数据分析、创新管理、商务智能等领域的科学研究。主持了多项国家级重点课题。在相关领域重要国际期刊及会议上发表论文70余篇，近年来多篇论文被人工智能和数据挖掘领域顶级期刊和会议收录，担任数据挖掘领域三大顶级会议KDD、ICDM、SDM的程序委员，是ACM、IEEE和CCF高级会员。

Dr. Shuai Huang is an Assistant Professor at the Department of Industrial and Systems Engineering at the University of Washington. He received a B.S. degree on Statistics from the University of Science and Technology of China in 2007 and a Ph.D. degree on Industrial Engineering from the Arizona State University in 2012. He is also an adjunct faculty member at the Department of Biomedical Informatics and Medical Education (BIME) and the Integrated Brain Imaging Center (IBIC) at the University of Washington. Dr. Huang develops methodologies for modeling, monitoring, diagnosis, and prognosis of complex networked systems such as the brain connectivity networks, manufacturing systems, and disease progression process of complex diseases that have multiple stages and pathways. He also develops statistical and data mining models to integrate massive and heterogeneous datasets such as neuroimaging, genomics, proteomics, laboratory tests, demographics, and clinical variables, for facilitating scientific discoveries in biomedical research and better decision-makings in clinical practices. His research is funded by the National Science Foundation, National Institute of Health, Juvenile Diabetes Research Foundation, Helmsley Foundation, and several biomedical research institutes. Dr. Huang currently serves as Associate Editor for the IIE Transactions in Healthcare Systems Engineering and Quality Technology and Quantitative Management.

Dr. Yinglei Lai is Professor of Statistics at The George Washington University.  His research interest is to develop statistical and computational methods in bioinformatics, computational biology and biostatistics.  He received his B.S. in Information & Computation Sciences and Business Administration from the University of Science and Technology of China in 1999.  Dr. Lai received his Ph.D. in Applied Mathematics (Computational Biology) from the University of Southern California in 2003.  After his postdoctoral training at Yale University School of Medicine, he joined as a faculty member in the Department of Statistics at the George Washington University in 2004.​

中山大学数学学院统计学本科生，华南统计研究中心和R Square成员，对数据分析与R语言有着浓厚的兴趣。在华南统计研究中心的学习工作中，接触并分析过用户收视数据、基因数据、生存数据、图像数据等。

考拉征信联合研究组组长，中国人民大学统计学院硕士，曾在电信、金融、互联网等领域从事数据分析工作。对数据分析成果在业务和产品上的应用有浓厚兴趣，擅长数据集成与治理、用户行为画像研究、信用风险建模。

北京大学光华管理学院统计系博士。研究兴趣为空间统计以及深度学习。拥有丰富的数据分析经验，擅长数据分析相关的大数据处理技术。在互联网广告行业以及车联网行业积累了大量实战经验，包括广告业的点击率预测技术，客户画像技术以及相关的自然语言处理技术，以及车联网行业的驾驶行为建模、驾驶风险建模等。

周扬，彩虹无线数据科学家，数据科学部总监，浙江大学客座讲师，四川大学生物信息/生物统计专业硕士，拥有国家发明专利一项，先后在NAR、Bioinformatics发表论文三篇，累计影响因子超过18。多年来致力于车联网数据与汽车行业数据的价值研究，为汽车智能制造、车辆工况研究、创新车险等方面提供数据赋能。

周静，中国人民大学统计学院助理教授，北京大学光华管理学院管理学博士，研究上关注复杂网络数据建模、营销模型、消费者行为分析等，研究论文发表于Journal of business and economic Statistics、Science China Mathematics、营销科学学报等国内外权威杂志上。在产业实践上，对客户流失预警模型、用户欺诈模型等相关模型具有丰富的实战经验。热衷案例创作，是微信公众号狗熊会精品案例的作者之一。

北京大学光华管理学院2017 届统计学博士，中国人民大学统计学院讲师。感兴趣的研究方向为文本挖掘、空间统计学以及贝叶斯分析等。

李翛然， 北京奇点创世信息技术有限公司创始人。先后从事过寿险精算，投资银行工作。于2014年创办北京奇点创世信息技术有限公司，主要业务领域为二级市场金融风险管理系统。现已有10余家金融机构、私募基金采用该系统为客户和自营交易提供风险管理及投资顾问服务。其主要工作经历覆盖了一级市场的发行，尽职调查，搭建企业信用分析系统，二级市场的量化分析，风险管理saas系统。

李茂，天津理工大学理学院，讲师，硕士。研究领域：统计计算、金融计量。与高蓉老师合作出版译著《量化金融R语言初级教程》、《量化金融R语言高级教程》。

高蓉，杭州电子科技大学经济学院，讲师，博士。研究领域包括资产定价、实证金融、数据科学应用。出版教材《实验经济学》，译著《数据科学入门》等。

研究生学历，现科大讯飞大数据研究院研究员，研究领域为教育大数据挖掘工作、统计分析、机器学习。曾任南京烽火公司大数据研发工程师，从事网络安全大数据挖掘工作。

高级工程师目前担任百度人才智库实验室(Talent Intelligence Center)核心研究人员,负责百度内部商业智能和企业人才管理大数据领域的科研工作和项目落地。他作为核心研究人员主持或参与了多项百 度公司内部重要人工智能项目,曾作为种子项目入围2016年“百度最高奖”,并获得百度“最佳团队”等荣誉。曾在KDD、AAAI、KAIS、ICDM等人工智能相关领域的顶级期刊和会议上发表多篇学术论文,2次获得最佳论 文奖或提名奖,并申请了多项人力资源智能化相关专利,相关成果被《哈佛商业评论》等权威媒体广泛报道。 

先后在天猫商业智能部门和讯飞大数据研究院任数据分析师，经历过三届双十一的洗礼，现主要研究交通和城市大数据分析。

2014年7月于中国科学技术大学计算机应用与技术专业获得博士学位，现任科大讯飞大数据研究院副院长，中国计算机学会大数据专家委员会委员。主要从事数据挖掘和推荐系统技术的研究和推广应用，在大数据技术、智慧城市、个性化推荐方面有着多年的研究和实践经验。

美库尔数据分析部高级经理，图卢兹一大经济学院硕士。在美库尔从事客户关系管理(CRM)的分析工作，工作内容主要包括数据整合，数据可视化，数据建模，消费者行为分析，营销策略分析等。对于数据可视化(R Shiny, D3) 和数据建模在市场营销上的应用有浓厚兴趣。

中国科学技术大学统计与金融系副教授。分别于2003年和2008年获中国科学技术大学统计学学士和理学博士学位。主要从事统计渐近理论，生物统计，函数性数据分析等领域的研究。曾主持国家自然科学青年基金一项，参与国家重点自然科学基金一项和自然科学基金一项。2014年获得安徽省高等学校省级教坛新秀称号。

中国科学技术大学管理学院副教授,管理科学系副主任,NUS-USTC 商业数据分析中心联合主任, 中国运筹学会随机服务与运作管理分会秘书长,中科大医疗服务研究中心主任。 2010 年获清华大学管理科学 与工程博士学位,美国哥伦比亚大学商学院联合培养博士。在国际知名期刊发表文章十多篇。

博士，中国科学技术大学计算机学院副教授。主要研究数据挖掘与知识发现、机器学习方法及其应用，着重于针对用户行为数据（如消费数据、社交数据、教育数据等）的建模和应用研究。在重要国际学术会议和期刊共发表论文60余篇，2011年获得数据挖掘领域顶级国际会议之一IEEE ICDM的最佳研究论文奖，还获中科院院长特别奖、KSEM 2013最佳论文奖以及SDM 2015 最佳论文候选奖、中科院优博等重要学术奖励，入选了中科院青年创新促进会。主持了多项国家、省部级以及与知名公司（如微软、腾讯、科大讯飞）的合作研究项目。担任了CCF大数据学术会议(BigData)2015-2017的宣传主席、是包括IJCAI、KDD、WWW、AAAI、ICDM、CIKM等国际会议的程序委员会委员以及国际期刊TKDE、TKDD、TC、TSMC-C、TIST等的审稿人、是FCS青年AE。

法国雷恩第一大学信息科学博士，现任西北工业大学理学院应用数学系助理教授。参加国家自然科学基金《基于精细可靠度评估的优化证据推理及应用》及《带有属性信息缺失的不完整数据广义信任分类》课题。研究方向是统计模式识别、应用概率统计、复杂网络社团挖掘、证据理论及其应用。

男，1966年8月出生，教授，博士，硕士生导师，安徽建筑大学，电子与信息工程学院计算机工程系，美国路易斯维尔大学访问学者，厄瓜多尔普罗米修斯学者。主要研究方向为人工智能、机器学习、数据挖掘、信息管理等，近期主持安徽省自然科学基金、人社部留学科技活动等项目，参加厄瓜多尔普罗米修斯项目、美国路易斯维尔大学合作项目等国际交流项目。在《Expert System with Applications》，《Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce》，《Journal of International Technology and Information Management》等国际期刊发表论文，连续5年在信息系统领域知名国际会议“Hawaii International Conference on System Sciences”上发表论文。

2015年加入京东，一直致力于机器学习算法在京东个性化与推荐业务中的应用，目前主要负责个性化业务中大规模线上实验，指标定义，异常追踪和用户体验优化等。曾在国内外知名大公司和研究机构从事复杂实验设计的理论和实践工作，并持续跟踪大规模线上实验与机器学习在其中应用的前沿研究。由于在利用人工智能技术提升个性化用户体验以及更全面科学地定义个性化对京东的贡献等工作上的突出贡献，曾获得2016年度CTO特别奖。