Jeffrey很远
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Jeffrey很远是香港大学计算机与数据科学学院（CDS）的兼职副教授 波士顿大学． 他在波士顿大学完成了博士学位，专攻分布式随机算法和数据结构。他在近似聚合技术方面的澳门威尼斯人注册网站研究获得了多个奖项。他在工业界工作了19年，包括在Cogo实验室工作了15年 出售几家数据驱动型创业公司 在那里他升到了首席科学家的位置。康西丁教授最近回到波士顿大学，并于2024年加入该学院，同时也隶属于计算机科学系。你能分享一下你的学术背景吗？是什么让你选择了现在这个领域？
我的学术背景是计算机科学，我的论文集中在使用随机算法和数据结构来有效协调的分布式系统上。当时，我们试图在发送尽可能少的数据的同时协调算法，这与我进入工业界后的运作方式相反。我们在一个地方收集了所有的数据，并投入了尽可能多的计算能力。在工业界，我主要是在初创公司工作，所以我们都扮演了很多角色。专攻数据科学并不是一个有意识的决定；我不认为“数据科学家”这个职位是当时创造出来的。有一段时间，我最终接管了我们业绩营销的大部分工作。这需要来自不同来源的大量数据——我们的谷歌搜索活动、网站日志和合作伙伴货币化数据，所以我养成了在一个地方收集所有有用数据的习惯，并使其易于查询和分析。最终，我建立了一个数据运维团队，基本上是由数据科学家和ML运维人员组成的。我认为我们做得很好的一件事是跟踪每一个数据驱动的预测，并检查它们是否成功。通过跟踪我们自己的预测，看看哪些是正确的，哪些是错误的，我们学到了很多东西。
你是如何参与MSDS项目的？
每年秋季学期，我都会教授DS 542：数据科学的深度学习。这门课程是为硕士生设计的，旨在了解人工智能是如何工作的。它从基本的机器学习优化开始，深入到它背后的数学。它深入探讨了更复杂的模型，以及它如何应用于各种机器学习和生成人工智能问题。目标是让学生创建一个基于深度学习的项目，其中包含他们感兴趣的主题或领域。除此之外，我还可以为有兴趣的学生提供硕士论文的建议。去年秋天的第一篇硕士论文引发了一些正在进行的澳门威尼斯人注册网站研究，这些澳门威尼斯人注册网站研究将在今年夏天继续进行。
你是如何参与OMDS项目的？
我负责项目第一学期的两个学术模块，数据科学数学基础和数据科学编程工具包。这两个模块是具有挑战性的，因为我们希望这个项目对具有广泛背景的人开放。我们不假设也不要求有数据科学、计算机科学或STEM的本科背景，所以我们必须从头开始，为每个人建立一个坚实的基础。这不可避免地意味着我们要权衡我们所拥有的时间；我们很少涉及证明，但我们会让学生广泛接触所有必要的概念，并且会有大量的动手实践。
在第一学期结束时，我希望学生能够自己建立各种基本模型，并能够评估这些模型是否能够解决手头的问题。需要明确的是，这些不是玩具模型，而是我所见过的，如果在正确的时间和地点部署，可以在行业中产生大量价值的模型。仅仅一个学期后，学生们不会成为成熟的数据科学家；在接下来的模块中，仍然会有很多学习内容、时间和地点。但我认为他们会在我们为他们准备的第一学期学到很多东西，我为此感到自豪。也就是说，每学期我也会担任其中一个模块的澳门威尼斯人注册网站，我期待着听到学生们的实际情况，以及我们能做些什么来帮助他们学到更多。