信息来源：中国人民大学统计学院 发布日期：2026年7月12日

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实践教学课程一

题目：From Regression Models to Data-Driven Insights（从回归模型到数据驱动的洞察）

时间：2026年7月14日（星期二）14:00-15:30

地点：明德主楼1031

主讲人：王菲菲

王菲菲，中国人民大学统计学院副教授、博士生导师、吴玉章青年学者，现任统计学院副院长。主要研究方向为文本分析与大模型、机器人智能优化设计等。主讲《营销调研与数据分析》《数据科学：从问题到结论》《非结构化数据分析》等课程。多次荣获中国人民大学本科优秀论文指导教师、首届全国高校青年教师数据科学与商业分析案例教学竞赛一等奖及优秀教学设计奖等荣誉，在数据科学与报告指导方面经验丰富。

讲座简介

This talk introduces how regression models can be used to uncover meaningful patterns from data, moving beyond parameter estimation to actionable insights.

本次讲座将介绍如何利用回归模型从数据中发掘有意义的规律，从而超越参数估计算法，获取更具实用价值的洞见。

实践教学课程二

题目：Large-Scale Transaction Data: Analysis and Applications（大规模支付交易数据分析与应用）

时间：2026年7月18日（星期六）14:00-15:30

地点：明德主楼1031

主讲人：黄丹阳

黄丹阳，中国人民大学统计学院教授，博士生导师，吴玉章青年学者，国家治理大数据和人工智能创新平台北京市消费大数据监测子实验室主任。主持国家自然科学基金面上项目、北京市社会科学基金重点项目等科研课题，入选北京市科协青年人才托举工程，曾获北京市优秀人才培养资助。主要从事网络模型分析，大规模数据计算等领域的研究，研究成果三十余篇发表于统计顶刊JRSSB、JASA、计量顶刊JOE、JBES及人工智能顶会NeurIPS、ICML等。

讲座简介

This talk introduces statistical methods for analyzing large-scale transaction data, with a focus on real-world applications.

本次讲座介绍面向大规模交易数据的统计分析方法，重点结合行业实际应用展开讲解。

实践教学课程三

题目：Explainable AI: From Black Boxes to Transparent Machine Learning（可解释人工智能：从黑盒迈向透明的机器学习）

时间：2026年7月21日（星期二）14:00-15:30

地点：明德主楼1031

主讲人：Jeffrey Chu

Jeffrey Chu，中国人民大学统计学院数理统计系教师，英国曼彻斯特大学数学学院博士。曾先后在英国曼彻斯特大学，马德里卡洛斯三世大学作为博士后和讲师承担教学、科研工作。研究方向围绕统计分布理论，统计学在区块链和加密货币的应用。研究论文发表于International Review of Economics and Finance，Journal of Computational and Applied Mathematics，Computational Statistics & Data Analysis，Physica A: Statistical Mechanics and its Applications等国际高水平期刊，主持多项国家自然科学基金项目与北京市自然科学基金项目等。

讲座简介

This practical seminar aims to provide students with hands-on skills in Explainable AI, with a particular focus on Finance, covering interpretable "glass-box" models through post-hoc interpretability, with coding exercises to build and compare explanations on real data.

本实践课程讲座聚焦金融领域的可解释人工智能，涵盖可解释的“玻璃盒”模型与事后可解释性技术，并通过编程练习，引导学生基于真实金融数据构建并比较不同的解释方法，培养实操技能。

如有意愿报名，请填写以下问卷：

*注：以上实践教学课程不计入2026年国际暑期学校课程学分，可获得形势与政策加分。

如有疑问，请联系巩老师：82509337，gongyijin@ruc.edu.cn