如果你想上“水課”，這里不適合你！因為...

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們了解這些老師。

本期推薦：Dave Wanik教授，小C說他是商學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害、保險、商業分析和遙感等領域。

Dave熱衷于理解復雜系統并運用數據驅動方法，為環境工程領域及其他領域做出了重要貢獻。

教育背景

• 康涅狄格大學環境工程博士

• 康涅狄格大學環境工程碩士

• 康涅狄格大學環境科學學士

專業領域

• 數據科學：他利用數據的力量提取有意義的見解，推動明智的決策。

• 自然災害：理解和減輕與自然災害相關的風險是他研究的核心。

• 遙感：利用衛星圖像和其他遙感技術監測和分析環境變化。

• 物聯網（Internet of Things）：探索互聯設備如何增進我們對復雜系統的理解。

教授課程

? OPIM 3510：商業數據分析

? OPIM 3802：數據與文本分析

? OPIM 5603：商業分析統計學

? OPIM 5641：商業決策建模

? OPIM 5502：云計算大數據分析

? OPIM 5512：使用Python進行數據科學

? OPIM 5509：深度學習導論

行業經驗

在加入學術界之前，Dave教授通過與公用事業、制造業和保險公司的合作積累了寶貴的行業見解。他的實際經驗為他的教學和研究提供了理論和現實應用的橋梁。

Dave教授在上課

學生評價

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

@SS（中國同學）：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教授安慰我說沒關系，你現在看著黑板把答案告訴我。我當時就看著黑板口述代碼，他直接在我卷面上就加了分。當時很感動，他是為了學生能真的學懂了而不是為了卡學生的分數。

@Tommy（南美同學）：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，每次他布置課堂作業讓我們寫代碼，我都很緊張，尤其是他還喜歡把每個同學的電腦都看一遍。當轉到我的位置的時候，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，

如果有新同學想選課，

閉眼沖就好啦！