报告内容：Statistical Learning for Big Health Data
报告人：加州大学洛周华副教授
报告时间：2018年9月12日13:00
报告地点：行政楼912
报告内容简介:
Big health data is characterized by their volume, variety, velocity, and veracity, which bring challenges to the statistical analysis. In this talk, I’ll describe my recent research endeavors in analyzing big data in genomics, neuroimaging, and individualized treatment.
报告人简介:
周华，博士，现任加州大学洛杉矶分校公共卫生学院生物统计系副教授。获中国医科大学临床医学学士学位，爱荷华州立大学生物信息和计算生物学硕士学位，和斯坦福大学统计学博士学位。研究方向包括大数据计算，神经图像处理，统计遗传学，个性化医疗，和干细胞建模。现任应用统计年鉴，美国工业与应用数学协会数据科学丛书等杂志编委。
