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如果你想上“水課”,這里不適合你!因為...

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Hello Huskies!

失蹤許久的【名師秀】欄目回歸啦!

該欄目主要為大家介紹UConn商學(xué)院研究生項目的主要教授/講師們,

不僅會讓校友們了解老師們的近況,

也會讓在讀或意向申請研究生項目的同學(xué)們了解這些老師。

本期推薦:Dave Wanik教授,小C說他是商學(xué)院最有魅力的男神教授之一,沒有人反對吧?上過他的課才知道什么叫做“才華和幽默集一身”。他的課含水量為0,且真的很快樂。在課上或課后,我們都叫他Dave教授。

話不多說,3!2!1!上照片!


David W. Wanik

UConn商學(xué)院駐校助理教授

OPIM 運營與信息管理系

Dave教授是康涅狄格大學(xué)的一位駐校助理教授。他是一位充滿活力的研究者和教育工作者,他的工作涵蓋了自然災(zāi)害、保險、商業(yè)分析和遙感等領(lǐng)域。

Dave熱衷于理解復(fù)雜系統(tǒng)并運用數(shù)據(jù)驅(qū)動方法,為環(huán)境工程領(lǐng)域及其他領(lǐng)域做出了重要貢獻。

教育背景

  • 康涅狄格大學(xué)環(huán)境工程博士

  • 康涅狄格大學(xué)環(huán)境工程碩士

  • 康涅狄格大學(xué)環(huán)境科學(xué)學(xué)士


專業(yè)領(lǐng)域

  • 數(shù)據(jù)科學(xué):他利用數(shù)據(jù)的力量提取有意義的見解,推動明智的決策。

  • 自然災(zāi)害:理解和減輕與自然災(zāi)害相關(guān)的風(fēng)險是他研究的核心。

  • 遙感:利用衛(wèi)星圖像和其他遙感技術(shù)監(jiān)測和分析環(huán)境變化。

  • 物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things):探索互聯(lián)設(shè)備如何增進我們對復(fù)雜系統(tǒng)的理解。

教授課程

? OPIM 3510:商業(yè)數(shù)據(jù)分析

? OPIM 3802:數(shù)據(jù)與文本分析

? OPIM 5603:商業(yè)分析統(tǒng)計學(xué)

? OPIM 5641:商業(yè)決策建模

? OPIM 5502:云計算大數(shù)據(jù)分析

? OPIM 5512:使用Python進行數(shù)據(jù)科學(xué)

? OPIM 5509:深度學(xué)習(xí)導(dǎo)論

行業(yè)經(jīng)驗

在加入學(xué)術(shù)界之前,Dave教授通過與公用事業(yè)、制造業(yè)和保險公司的合作積累了寶貴的行業(yè)見解。他的實際經(jīng)驗為他的教學(xué)和研究提供了理論和現(xiàn)實應(yīng)用的橋梁。


Dave教授在上課

學(xué)生評價

@Rehaan(印度同學(xué)):我上過他的Data Science Using Python,非常具有實踐性的一門課,本來覺得數(shù)據(jù)很枯燥,但是他講起來就是非常有趣。

@SS(中國同學(xué)):Dave教授真的不是為了考試而考試的老師。有一次我考試的時候漏了一道黑板上的額外附加題(不在卷子上),交了卷才看到,我很難過。Dave教授安慰我說沒關(guān)系,你現(xiàn)在看著黑板把答案告訴我。我當(dāng)時就看著黑板口述代碼,他直接在我卷面上就加了分。當(dāng)時很感動,他是為了學(xué)生能真的學(xué)懂了而不是為了卡學(xué)生的分?jǐn)?shù)。

@Tommy(南美同學(xué)):Dave教授是我見過最幽默的教授之一了。我之前上他的Business Decision Modeling, 上課的時候有很多代碼練習(xí),每次他布置課堂作業(yè)讓我們寫代碼,我都很緊張,尤其是他還喜歡把每個同學(xué)的電腦都看一遍。當(dāng)轉(zhuǎn)到我的位置的時候,我緊張的一個代碼也寫不出來,電腦屏幕上只有他的課堂示范。他當(dāng)時一邊笑一邊說,”哇,寫的不錯啊,如果不是我的代碼就更好了“。我當(dāng)時就笑出來,他真的很有趣。

近期出版物

  • Lebakula V., Datla V., Wanik D. W., Cosby A. G., 2024: ‘Predicting County-Level Population from VIIRS Nighttime Light Imagery with Deep Learning’, IEEE Sensors Journal, Accepted.

  • Taylor, W., Cerrai, D., Wanik D., Koukoula, M., Anagnostou, E., 2023: ‘Community Power Outage Prediction Modeling for the Eastern United States’, Energy Reports, Accepted.

  • Hughes W., Zhang W., Cerrai D., Bagtzoglou A. C., Wanik D. W., Anagnostou E. N., 2022: “A Hybrid Physics-Based and Data-Driven Model for Power Distribution System Infrastructure Hardening and Outage Simulation”, Reliability Engineering & System Safety, Volume 225,

  • Chang C. F., Garcia V., Tang C., Vlahos P., Wanik D. W., Yan J., Bash J. O., Astitha M., 2021: “Linking multi-media modeling with machine learning to assess and predict lake chlorophyll-a concentrations”, Journal of Great Lakes Research, Volume 47, Issue 6, 2021, Pages 1656-1670, ISSN 0380-1330, https://doi.org/10.1016/j.jglr.2021.09.011.

  • Hughes W., Zhang, Bagtzoglou A. C., Wanik, D. W., Pensado, O., Yuan, H., Zhang J, 2021: “Resilience Hardening Strategy and Damage Modeling Framework for Overhead Power Distribution Systems”, Reliability Engineering and System Safety. https://doi.org/10.1016/j.ress.2020.107367

非常非常推薦的一位老師,

如果有新同學(xué)想選課,

閉眼沖就好啦!

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