Джеффри Т. Лик - Jeffrey T. Leek

Джеффри Т. Лик
Джеффри Лик в 2017 году (обрезано) .jpg
Альма-матерВашингтонский университет (Доктор философии, магистр наук)
Университет штата Юта (Б.С.)
ИзвестенБиостатистика и наука о данных
Научная карьера
ПоляБиостатистика
УчрежденияШкола общественного здравоохранения Bloomberg Джонса Хопкинса
ДокторантДжон Д. Стори
ДокторантыХилари С. Паркер

Джеффри Таллис Лик является Американец биостатист и специалист по данным работает профессором в Школа общественного здравоохранения Bloomberg Джонса Хопкинса.[1] Он является автором блога Simply Statistics и проводит несколько онлайн-курсов через Coursera, как часть их специализации Data Science.[2][3][4] Его самый популярный курс - The Data Scientist's Toolbox.,[5] который он проинструктировал вместе с Роджером Пэном и Брайан Каффо. Лик наиболее известен своим вкладом в геномный анализ данных и критический взгляд на исследования и точность популярных статистических методов.

Образование

Лук окончил Университет штата Юта в 2003 году со степенью бакалавра наук. Потом пошел учиться в Вашингтонский университет достижение Степень магистра в 2005 году и завершил кандидат наук в Биостатистика в 2007 г. под руководством профессора Джона Д. Стори.[1]

Исследования и карьера

Лик присоединился Университет Джона Хопкинса в качестве доцента в Биостатистика в 2009 г. работал в Школа общественного здравоохранения Bloomberg. В 2014 году стал доцентом кафедры Биостатистика и Онкология.[6]

Лик работает в Центре вычислительной биологии.[7] в Университете Джона Хопкинса, создавая статистические пакеты[8][9] для анализа геномов.

Он также является соредактором блога Simply Statistics.[10] с Роджером Пенгом и Рафой Иризарри, в котором собраны статьи о статистика и мета-исследование.[11]

Лик провел несколько бесед в престижных университетах и ​​местах, таких как серия коллоквиумов в Гарвард[12] и лекция в Нью-Йоркский центр генома под названием «Создание всеобъемлющего ресурса для изучения экспрессии генов человека с помощью машинного обучения и науки о данных»[13] в рамках своей серии лекций.

Он является экспертом в области воспроизводимости, и его работы и мнения были опубликованы в известных научных и медицинских журналах, таких как Природа[14][15] и Труды Национальной академии наук. Лик написал самоизданную книгу, Элементы стиля анализа данных и считается экспертом по тиражированию.[16][17]

Признание

Лик был избран Член Американской статистической ассоциации в 2020 году.[18]

Избранные публикации

Среди наиболее цитируемых работ Лика:

  • «Захват неоднородности в исследованиях экспрессии генов с помощью анализа суррогатных переменных»[19]
  • «Преодоление широко распространенного и критического воздействия пакетных эффектов на высокопроизводительные данные»[20]

Рекомендации

  1. ^ а б «Факультет - Джона Хопкинса».
  2. ^ "О". Просто статистика.
  3. ^ Дайан Питерс (22 февраля 2018 г.). «МООК не умерли, но развиваются». Университетские дела.
  4. ^ Стивен Зальцберг (13 апреля 2015 г.). «Насколько разрушительны МООК? МООК« Хопкинс Геномикс »запускается в июне». Forbes.
  5. ^ «Coursera - набор инструментов для специалистов по данным».
  6. ^ "Джефф Лик". LinkedIn.
  7. ^ «Центр вычислительной биологии». Университет Джона Хопкинса.
  8. ^ «Программное обеспечение, разработанное Джеффри Ликом».
  9. ^ «Программное обеспечение, разработанное Центром вычислительной биологии».
  10. ^ «Просто статистика».
  11. ^ Джефф Лик. "Является ли большинство опубликованных исследований ложными?".
  12. ^ «Что 20 000+ образцов последовательностей РНК могут сказать нам о том, какая часть генома транскрибируется?». Гарвардский семинар-коллоквиум.
  13. ^ Джефф Лик. «Создание комплексного ресурса для изучения экспрессии генов человека с помощью машинного обучения и науки о данных». Лекция Нью-Йоркского центра генома.
  14. ^ Лик, Джефф; Пэн, Роджер (2015-04-28). «Статистика: значения P - это лишь верхушка айсберга». Природа. 520 (7549): 612. Дои:10.1038 / 520612a. PMID  25925460. S2CID  4465756.
  15. ^ Лик, Джефф; МакШейн, Блейкли; Гельман, Андрей; Колкухун, Дэвид; Nuijten, Michele; Гудман, Стивен (28 ноября 2017 г.). «Пять способов исправить статистику». Природа.
  16. ^ «Элементы стиля анализа данных».
  17. ^ Карен Ниткин (07.11.2017). «Не могли бы вы повторить это? Устранение« кризиса репликации »в биомедицинских исследованиях стало главным приоритетом». Центр.
  18. ^ «Список стипендиатов ASA». Американская статистическая ассоциация. Получено 2020-06-01.
  19. ^ Лик, Джефф; Стори, Джон (2007-09-28). «Захват неоднородности в исследованиях экспрессии генов с помощью анализа суррогатных переменных». PLOS Genetics. 3 (9): e161. Дои:10.1371 / journal.pgen.0030161. PMID  17907809. S2CID  151500.
  20. ^ Лик, Джефф; Шарпф, Роберт; Коррадо Браво, Гектор; Симха, Дэвид; Лэнгмид, Бенджамин; Джонсон, Эван; Джеман, Дональд; Баггерли, Кейт; Иризарри, Рафаэль (01.10.2010). «Преодоление широко распространенного и критического воздействия пакетных эффектов на высокопроизводительные данные». Природа Обзоры Генетика. 11 (10): 733–9. Дои:10,1038 / nrg2825. ЧВК  3880143. PMID  20838408.