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Le Département de sciences statistiques de la University of Toronto a récemment annoncé son expansion rapide en profondeur (recherche) et largeur (expertise) (pour un petit aperçu, consultez Crise de croissance et gains en statistique - le modèle de Toronto, Liaison 32.4, 2018). Après en avoir parlé haut et fort, nous sommes extrêmement heureux d’accueillir aujourd’hui six nouveaux collègues remarquables qui nous aideront à réaliser nos ambitions!

Monica Alexander (professeure adjointe aux Départements de sciences statistiques et de sociologie, University of Toronto) a obtenu son doctorat en démographie de l’Université de Californie, Berkeley, en 2018. Elle s’intéresse notamment à la démographie statistique, aux inégalités en matière de mortalité et de santé et aux questions de population locales. Monica a participé à des projets de recherche avec l’Organisation mondiale de la santé, UNICEF, la fondation Bill et Melinda Gates et la Human Mortality Database. Elle a également été boursière chez Data Science for Social Good et agente de recherche au Centre for Aboriginal Economic Policy Research de l’Université nationale australienne.

Murat Erdogdu (professeur adjoint aux Départements de sciences statistiques et de science informatique, University of Toronto; membre du corps enseignant à l’Institut Vector) était chercheur postdoctoral pour Microsoft Research (labo de Nouvelle-Angleterre). En 2017, il a obtenu son doctorat du Département de statistique de l’Université Stanford. Murat est titulaire d’une maitrise en science informatique de Stanford et de baccalauréats en génie électrique et mathématiques de l’Université de Bogazici. Il s’intéresse notamment à l’optimisation, à l’apprentissage machine, à la statistique, à la probabilité appliquée et aux liens entre ces domaines.

Nathalie Moon (professeure adjointe, catégorie enseignement, au Département de sciences statistiques, University of Toronto) a obtenu son doctorat en biostatistique de la University of Waterloo au début de cette année. Elle est également titulaire d’une maitrise MMath en biostatistique de la University of Waterloo (2013) et d’un baccalauréat BScH en statistique de l’Université Queens (2011). Ses travaux de recherche portent sur la conception d’études du cycle biologique, et notamment sur l’étude de l’évolution des maladies chroniques via des modèles multi-états.

Linbo Wang (professeur adjoint au Département de sciences statistiques, University of Toronto, et au Département de sciences informatiques et mathématiques, University of Toronto Scarborough) a obtenu un doctorat en biostatistique de l’Université du Washington en 2016 et une bourse postdoctorale au Département de biostatistique de l’Université Harvard. Ses travaux portent notamment sur la modélisation causale, les données manquantes, les modèles graphiques et l’inférence robuste dans les modèles de dimension infinie. Il s’intéresse actuellement à découvrir les structures causales qui sous-tendent les dépendances statistiques complexes. Ses apports méthodologiques ont trouvé des applications utiles en santé publique et sciences sociales.

Ting-Kam Leonard Wong (professeur adjoint au Département de sciences statistiques, University of Toronto, et au Département de sciences informatiques et mathématiques, University of Toronto Scarborough) a complété son doctorat en mathématiques à l’Université du Washington en 2016, après quoi il a travaillé comme professeur adjoint sans tenure track à l’Université de Californie du Sud. Il s’intéresse notamment à la probabilité, aux mathématiques financières et à la géométrie de l’information. Il essaie notamment d’appliquer le transport optimal et la géométrie optimale à la conception d’algorithmes d’investissement robustes.

Yuchong Zhang (professeure adjointe au Département de sciences statistiques, University of Toronto) a obtenu son baccalauréat en mathématiques de l’Université chinoise de Hong Kong en 2010 et son doctorat en mathématiques appliquées et interdisciplinaires de l’Université du Michigan en 2015. Avant de rejoindre la U of T en 2018, elle a travaillé à l’Université Columbia comme professeure adjointe à court terme. Elle s’intéresse notamment au contrôle optimal stochastique, aux mathématiques financières, à la théorie des jeux et à la probabilité appliquée. Elle a publié plusieurs articles sur le théorème fondamental de l’évaluation des actifs financiers et sur les problèmes d’investissement optimal dans le contexte d’une incertitude du modèle et/ou de coûts transactionnels et, plus récemment, sur les jeux à champ moyen et leur interaction avec l’économie. Elle s’est vue décerner le prix de la meilleure communication SIAG/FME en 2016. 

Radu Craiu, directeur du Département de sciences statistiques de la University of Toronto

 

Mardi, 25 septembre, 2018

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