今天，我们为大家带来荷兰埃因霍温理工大学（TU/e）的博士研究详解！
“PhD Spatial-Temporal Data Analysis”
学校及专业介绍
荷兰埃因霍温理工大学
学校概况
埃因霍温理工大学（Eindhoven University of Technology，简称TU/e）位于荷兰的埃因霍温，是一所以技术和工程学科为主的研究型大学，其数学和计算机科学系（M&CS）在全球享有很高的声誉。
专业介绍
此次招募的是TU/e数学与计算机科学系下的TRI-DSA（教学与研究数据科学分析研究所）的博士生岗位。这个项目的目标人群是对开发新颖的空间-时间统计模型和看到自己研究成果产生影响感兴趣的人。此外，如果你渴望与来自其他科学领域的专业人士合作实施你的研究，并且有志成为在方法论创新和应用之间工作的独立研究者，那么这个项目就非常适合你。
院系介绍
埃因霍温理工大学的数学和计算机科学系（M&CS）是一流的研究机构，一直致力于提供可信赖的、最先进的数据科学分析服务给社会，通过合同研究、研究支持、专业课程和研讨会，以及开发用户友好的软件和代码。
申请条件
持有数据科学、计算机科学或数学等相关领域的硕士学位；
在进行创新数据科学项目方面有经验；
对应用统计数据科学有兴趣；
对数据科学分析具有强大的编程和软件技能（Python，R，SAS）；
具有团队合作精神；
能在动态和多学科环境中工作；
具有优秀的演讲和报告技能；
流利的英语口语和写作能力。
申请材料
申请材料包括：学术性简历CV、本硕毕业成绩单、语言成绩、推荐信、个人陈述、研究计划（围绕项目研究方向，字数要求1500words，需要有理论基础、研究设计、预期结果等部分）等。
导师简介
Edwin教授,荷兰理工大学TRI-DSA研究所教授。曾任职于荷兰统计局,拥有丰富的空间统计模型应用经验。长期从事统计模型算法创新及其在公共卫生等领域的应用研究。
申请建议
1. 重点阅读导师在最近两年发表的论文,例如“A Spatial-Temporal Model for Regional Count Data with Application to Healthcare Utilization” 和“Bayesian disease mapping using temporal smoothed splines”,以全面理解导师的核心研究内容和技术路线。
2. 积极参加导师所在团队TRI-DSA的讲座和研讨会,争取机会当面与导师交流,直接表达研究兴趣及见解。
3. 在研究计划中，可以考虑结合自己的研究背景,提出延伸导师研究的创新点子,如引入深度学习进行模型训练。
4. 申请材料中需要突出自己数据科学项目的经历,尤其是涉及空间分析的项目,证明已经具有开展该方向研究的实际能力。
5. 提前准备好语言考试成绩,确保达到荷兰院校的语言要求,保证申请通过。
6. 要有定期追踪申请进程的意识,与导师保持联系,主动询问提供补充材料。
有话说
项目理解： 该项目处于统计学与公共卫生学的交叉领域,目标是通过创新型空间-时间模型的研发,解决公共卫生监测中的地理信息整合问题。采用贝叶斯和频率学派方法,开发参数估计、协变量构建等新技术。可以丰富空间统计理论,提高流行病监测效率,使模型结果更具解释性。
创新思考：
引入深度学习等新技术,实现模型的自动学习和参数优化
应用于新颖的APPLICATION场景,如气候变化监测、物种迁徙分析等
构建多层次的空间统计框架,融合个体数据和聚合数据
开发基于微服务架构的分布式空间分析平台
产学研合作,转化为应用系统,提高公众生活质量
组织国际会议和专题,推动学科交叉创新
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
