宋勃霖

他说要明确所爱,找到自己的栖息地

学生故事

宋勃霖

他说要明确所爱,找到自己的栖息地


 

毕业高中:江苏省徐州市第一中学

本科专业:数据科学与大数据技术

斩获Offer:

  • 哈佛大学数据科学硕士
  • 哈佛大学健康数据科学硕士
  • 哈佛大学生物信息学硕士
  • 麻省理工学院商业分析硕士
  • 耶鲁大学生物统计硕士
  • 巴黎高等商学院运筹学博士(全奖)
  • 华盛顿大学运筹学博士(全奖)

Q: 为什么选择这个专业?

我从小非常热爱数学,高中曾获得2016年新加坡International Mathematics Contest (IMC) 国际数学竞赛银牌。进入昆山杜克大学之后,我通过探索发现了数据科学这个融合了数学知识、计算机编程技巧、以及自然及社会科学的交叉学科,并深深地被它广泛的应用领域所吸引,因此确定了学习数据科学的想法。

Q: 成果突出的科研经历?

大三到大四期间,我和我的室友王晓宇主导过一个使用机器学习和蒙特卡洛模拟技术优化新冠疫苗接种方案的项目。在数据科学孙鹏教授的指导下,我们通过构建一个动态感染模型,为新冠疫苗接种方案提供了一个政策性指导意见。它结合了不同省份的人口特征和感染状况,并最小化了三个成本因素:疫情的持续时间、死亡人数以及政府在购买疫苗上的预算。同时,基于印度的真实数据,我们将模拟结果与来自机器学习预测的政府疫苗接种计划进行比较,从而验证了我们模型的优越性。相比较政府原有的的疫苗配给方案,我们的模型缩短了预计13%的疫情周期和政府预算。去年9月份,我们也在分布式仿真领域的IEEE/ACM DS-RT学术论坛上,发表了学术成果。

于我而言,做这个项目最大的收获是能将之前在数据科学和数学建模课程上的知识融会贯通,尝试去解决一个实际的问题,这让我意识到自己的专长对于社会的价值所在。同时,我也从这个项目中意识到医疗政策在制定和实施上的不确定性,并进一步体会到中国在疫情控制上所取得成果的艰难和不易。

在项目最开始的阶段,我们对传染病建模的认知还非常浅显。但通过阅读大量的文献,我们很快发现了现有分析方法的局限性,并确定了建模思路。后期优化的过程中,我们也积极地向不同学科的老师寻求了帮助,并获得了很多有益的建议,比如应用数学的徐士鑫教授就对我们的模型改进提供了深刻的见解。我们也在孙鹏教授的指导下,学会了如何将一篇非专业的学术报告改进成一篇优秀的学术论文,并获得国际学术论坛的认可。我认为一个优秀的科研人员要善于整合资源,聚焦于一个领域,持之以恒去探索,发现可以突破的方向并创造价值。科研的魅力便在于此。



Q: 梦寐以求的实习经历?

我从小就梦想能在世界知名的科技公司工作。大二期间,我通过求职论坛了解到这些公司的实习生招聘计划,特别是它们对于候选人在专业才能和团队沟通上的综合能力需求。有了清晰的目标后,我开始有针对性地做准备,一方面在各种学术项目中不断的提升自己的数据分析能力,另一方面则通过一些模拟面试和线上招聘会不断打磨自己的面试技巧。最终,我在重重面试过程中一路过关斩将,分别获得了苹果和微软公司的实习机会。

 

在苹果公司,我担任数据分析实习生,负责产品供应链及生产环节的数据分析,并运用数学建模来解决供应链环节的问题,从而优化团队决策。在微软实习期间,我在技术解决方案顾问团队,日常工作主要负责运用微软在云计算领域相关的技术服务,参与若干个企业在中国的数字化转型项目,并与实施团队共同合作,给予他们在数字化转型上的技术支持。通过在两家科技巨头的实习,我的数据分析和团队协作能力获得了极大的提升。同时,我也认识到大数据在工业界的广泛应用,看到了一些行业所面临的挑战。这些都坚定了我在这个领域继续深造的想法。

Q: 昆杜四年间的成长?

我认为我最大的成长是变得更擅于沟通交流和展示学术成果。高中的时候,我是一个非常刻苦的学生,在高考的压力下整天埋头刷题,除了日常上课以外很少和其他人接触。但来到DKU之后,我获得了更加多元的视野。通识博雅教育让我得以广泛地接触到这个世界的文化、发展、机遇和挑战,并以更加深刻和全面的视角去看待问题。同时,在各种学术和业界讲座和研讨会中,我学会了如何做好学术项目,更重要的是如何将自己的成果向其他教授和同学展示、讨论,从而实现更高的提升。



Q: 有什么建议给到有相似兴趣的同学?

尽早做好自己的学术规划。通识博雅教育可以帮助我们探索不同的领域,但对于年轻的DKU学子来说,重要的是随着探索明确自己所热爱的事业,找到自己的栖息地(niche),并尽早开始与之相关的科研和实习活动。