周子锐

子锐同学是2018年秋季CIS线上科研项目学员，当时参加的是南加州大学马歇尔商学院数据科学系客座教授Stephen Coggeshall指导的《机器学习模型及深度算法在实时信用卡欺诈监测中的应用》课题。在教授的指导下，子锐和同组小伙伴经过不懈努力完成了他们的科研论文，并成功发表了国际期刊。

今年6月，他已从中国政法大学商学院工商管理专业毕业，成绩优异，GPA3.7，专业排名第4（共104人），托福近110，GMAT710+(目前还在刷成绩）。也获得了Stephen Coggeshall教授的推荐信，现正在申请美国院校的研究生。本期专访他将告诉我们他是如何做科研以及成功发表论文的。

Q

你觉得是什么吸引了你选择CIS科研项目和这个课题呢？

子锐：首先比较直接地驱动我去选这个项目，根本的原因是我真地想提升一下这方面的背景，对于我的申请，功利地来说，我是比较看重这一段科研的。因为我研究生想申请的专业就是商业分析，但我本科的专业是工商管理，数据背景上还是有些空缺。

虽然在本科学习中我有主动补充这方面的一些活动、课程（在CIS之前参加过学校老师做的一个数据类的研究，当时感觉就是帮老师跑数据运行程序，写一些数据分析报告，没有发paper，也没干别的），但学校不会给我们发这样子的课题，更多的是以上课讲课，讲case为主，我会觉得还是不够硬核，还是很虚很飘的东西，不够也不经打。如果没有比较完整的像CIS这样的一个科研项目做下来的话，我会觉得我对商业分析方面的了解还是不够系统，专业技能也没有得到很好地培养，所以当时就很迫切想要做一个科研项目，我的申请老师给我介绍了这个科研，我当时看到还挺感兴趣的。

然后就选课题嘛，有很多很多课题，其中我想要的数据，还有人工智能这方面有关的课题就有几个，南加大Stephen Coggeshall教授指导的课题比较之下是我的理想型，刚好北美的硕士南加大商业分析这个项目前年是专排第一的，我会想有没有机会可以networking一下。

另外，其实推荐信、认识知名教授这些，当时我个人没有觉得很有吸引力，我觉得比较有吸引力的是能够发刊这件事。我当时关注最多的就是发刊到底是什么情况，具体的操作是怎样的等等。因为我觉得科研经历其实每个人都可以有，每个人在申请的时候都可以写，但是发刊感觉更有权威性一点，我会比较认同。

除了以上这些从比较功利的角度去为申请考虑之外，还有能力方面的考虑。因为我以后想往这个行业方向走，但是当时又没有基础认识，我确实还是需要去了解，去真真切切体验一把这个专业到底做的是一些什么事情。而且我也没有很多计算机语言、软件应用基础，所以我觉得这是一个机会，让我可以在没有太多基础的情况下去慢慢学习了解，会比自学更加系统一些。抱着这样的一种真正想提升自己这方面专业知识和能力的想法，就选了这个项目课题。

Q

开课之后你对Stephen Coggeshall教授是怎样的一个印象或有哪些了解？

子锐：首先，我之前听说每个教授的个性不太一样，有些可能比较高冷一点，有些就比较亲民一点，有些风趣，有些沉稳。我当时很想知道我们这个教授到底会是什么样的性格，针对不同性格，到时候跟教授接触相处，我可能需要调整一下自己的姿态，这样沟通会更加顺畅一些。

当时的第一节课，我其实本来内心还是有压力的，因为我觉得，哇，教授算是比较大咖吧，我自己确实有专业知识缺陷，怕会跟不上。但是我发现的情况是：首先教授非常nice，很多事情讲得比较慢，也比较透彻，对我们很有引导性的那种；然后说话语气也很温和。但我还是会想，这会不会是教授第一节课的矜持，后面可能会原形毕露？

上完课之后我就再去多留意了一下他的背景、工作和学术（他会发他的简历，也会上课介绍一下），发现Stephen Coggeshall教授之前是做核物理的，在美国洛斯阿拉莫斯国家实验室工作，后面自己出来做欺诈分析，做算法，做数据，做机器学习。而且他居然还有音乐硕士的学位，我当时觉得挺有意思的，因为我自己挺喜欢欧美音乐，我就想课下没事的时候说不定有一些契机可以聊下天，去打开话题，也加深一下自己对国外文化的了解。

如果我说教授很nice，人很好，上课很细致，这样的形容都太一般化了。我印象特别深刻的是教授真的挺体贴的。我们组三个人，我其实一开始还挺怕，后面发现他们在英语沟通方面还不如我，但是教授真的挺nice，他就很细心耐心，听我们讲话也很认真，上课很注重引导，真的很体贴。假如我自己去做一个老师，我可能一开始上课是这样子，但是我做不到一直保持每一堂课都是这样子。而我们的教授就是每一次都会很体贴地去听，去讲，能放得下咖位非常接地气。

还有第一次交作业的时候，有些同学交的不是很及时，教授课上也没有指责他们，就叮嘱他们要快一点交，他说不想到最后给他们打的分数很低，所以希望大家能够及时交作业，这样他才能给一个比较好的反馈。我觉得他还挺为我们着想的，挺擅长跟不同的人沟通，能够将心比心地换位思考。因为他也是属于那种实干型的，并不是一直泡在象牙塔里面，他出来工作很多年，然后有自己的公司，我觉得他在人际交往这方面，不管对什么样身份的人，都有自己的一个比较准确的认知吧。

Stephen Coggeshall

南加州大学马歇尔商学院数据科学系客座教授

✔ ID Analytics联合创始人，首席技术官 LACG联合创始人，首席执行官

✔ 数据分析领域资深科学家，拥有超过23年从业经历并持有8项数据识别技术专利

✔ 洛斯阿拉莫斯国家实验室核聚变技术资深研究员，拥有超过11年指导数据科学团队经验

Q

你们和教授课下交流的频率是怎样的？

子锐：我一般是每次上完课，讲座之后自己要做project，有进度嘛，进度我当然是会时常汇报，一般都是我来跟教授沟通。一开始我觉得这样有点儿不太好，我就主动让其他两个同学也去多尝试和教授沟通，但是他们有时候不太敢或是有点害羞吧，那就我跟教授交流沟通，一般就是关于这个项目的进展，我只要有一些进展就会跟他说，遇到问题我也会跟他反映。

平时主要是通过邮件交流，然后课上也有时候问一些问题。然后更多的不管是对他学术上还是生活上的了解是通过项目结束后他来北京的两次见面。第一次比较短暂，因为他来做个讲座，第二次是我们一起吃饭，全程什么都聊。

Q

见面过程中有没有一些令你印象深刻的事？

子锐：当时我就比较热情，我说教授你要是来中国的话要告诉我哦，我们可以见个面。因为当时也确实经历了这么久，把这个project做完了，真的挺感谢教授的嘛。我就问了他，他说可能五月份会来一次，七月份又来一次。我就跟我的小伙伴说要不要一起去见面，只有一个伙伴，应援了我两次都来了。

第二次见面是约在中国传媒大学那边一个吃涮羊肉的地方，路过中央电视台的那个大裤衩，我们就告诉他一环是多少钱这样，也问他美国房价怎么样，他跟我们分享说美国的房价也真的很贵。他说住在圣地亚哥，离海很远，但有一个很大的泳池，我们就心生艳羡之情，他就邀请我到他家去玩，我说我日后肯定会去美国留学，我希望到时候还能有机会再跟教授见面。

关于工作方面，还有职业观念，聊天的时候也聊到了。当时因为我关注很多欧美的一些东西，我就问到洛杉矶的比弗利山庄，金·卡戴珊她们都在那里，那些电视真人秀，他们都看起来那么富有，到底是怎么回事？那是美国的真实生活吗？他说他们还是有很多很有能力的人能够负担得起那样的生活。

然后我就问教授第一桶金到底要怎么赚，他跟我说，年轻人第一还是要保持一个不能太铺张的消费，第一笔金要慢慢来，你不要想着直接很快地跟中了彩票似的。说网络上那些媒体报道的名人的纸醉金迷、一夜暴富的生活是不现实的，还是要养成一个比较好的理财习惯，要懂得运用资本的力量。

其实关于第一桶金，我还挺矛盾的。之前我们学校的一个教授是清华跟西北大学营销的联合培养博士，他当时的观念我挺认同的，他说钱不是省出来的，而是赚出来的。那听了Stephen Coggeshall教授的话，我觉得为了第一桶金还是得先省省，能屈能伸。现在就我这个年纪的很多年轻人，可能还真的挺浮躁的，大家花钱也大手大脚的，也很享受这种物质生活。听到他这样一说的话，我觉得自己还是好好想想这个事情，还是要能省在该省的地方，要花在该花的地方。

本来这次跟他见面的目的，我是想要表示一下感谢嘛，因为我之前是真的没有上这条船，关于商业分析这一块是有想法，但就是没有系统认识。然后这次项目给了我一个契机让我去认识他，就很感激，也帮我确定了我以后会从事什么，还挺启迪我的。

Q

通过这个项目你学到了什么呢？分享一下？

子锐：首先最实际层面的收获当然是那些专业方面的知识。Stephen Coggeshall教授的课，我了解过，应该就是跟他在南加大开的课的outline是一样的。内容是关于机器学习模型，整个专业的知识他都有涵盖到。虽然不去复习的话很容易忘记，但是我已经有了那种能够及时捡起来的能力了。现在我对机器学习模型各种各样的很多应用，包括它的一些算法，监督型、非监督型有哪一些都有了了解。

然后关于构建专家变量在信用卡欺诈这个课题之中，有哪些专家变量的一些专利，我们当时也是翻看了他怎么去完整地做整一套很经典范式的机器学习，构建一个机器学习的监督型模型这样的一个预测工具，我感觉这个逻辑我是已经掌握了。

 ……（此处省略详述的专业知识、技能介绍一千字）

就这个方面，我觉得可以参看一下他给的课程大纲，上面讲的那些点都还挺具体的，他都涉及到了。宏观一点来说，就主要是python语言的pandas库、numpy库应用；机器学习模型的经典范式逻辑；金融欺诈行业中的常用专家变量构建方法。

我本来确实没有太多机器学习这方面基础，但是教授讲得还挺深入浅出的，一步步很务实，不会讲很多什么历史渊源、理论意义啊这些，他就告诉你要怎么做，这样做的意义，好处坏处，会有什么问题，比较简练，听上去没有那么困难，容易理解。真有不理解的地方，去问就好了，课上就可以直接问出来，其实并不需要多强的背景和基础。不过如果有统计学的基础，关于数据结构那方面理解起来那当然相对容易很多。我们小组有一个高中生的小弟弟，他没有学过统计学有的不太理解。我当时就对他挺好的，互帮互助，反正他不懂的，我们也教他。

Q

参加CIS项目你自己有没有一个预期？你觉得达到预期了吗？

子锐：其实我当时预期就比较明确，首先我这个python，包括语言的应用我要入个门，我不管是能不能掌握，好歹我要有一个能够自学的能力。那经过这次，强行带你去用了一遍，我觉得这个东西用起来已经没那么复杂，后面自学也不是难事，好歹自己已经入了门。然后关于成果，其实就是发表论文也达到了。这个也是在我的督促之下，因为我知道有些同学是不一定要发论文的，但我是一定要发论文，我要看看自己到底有没有这个能力做出一些科研成果出来。

整个项目结束之后，教授也特别nice，问我们在这个项目中最后期许获得一个什么样的成果，我们是明确说了我们想尝试写一个能够发表的学术论文。然后我们就把我们项目中的最后一个结课论文，一个report——其实还有很多地方不规范，而且也不够精细化，不够严谨——作为基调去开始写。

因为我有比较强的发表意愿，然后研究生姐姐也是，小弟弟其实就听到哥哥姐姐说这个发表好，然后也就说发表这样子。我们还是分工协作，一同完成，定了初稿后给教授改来改去，总共改了十几版。教授说你们先命个名比如叫做paper 0.9，每改一版打回就是0.91，然后0.92，改到1.0几的时候就差不多了。然后教授真的是来来回回帮我们改了很多很多版，终稿定下来之后递到项目组，再交到杂志社那边，又来来回回改了好多遍，不过后面的问题一般都会是格式上的问题，重新做图表的问题，就不会是内容上太大的问题，然后最终才发表。

子锐同学发表在JILSA的论文截图

JILSA是一本由科研出版社出版的关于智能学习系统与应用领域最新进展的国际期刊。科研出版社（Scientific Research Publishing）作为开放读取（Open Access）的先行者、世界最大的开源期刊之一，目前已有180多种期刊及配套的电子版本，内容涵盖自然科学、农业科学、医药科学、工程与技术科学、社会科学等领域。多个期刊已被CAS，EBSCO，CAB Abstracts，ProQuest ，IndexCopernicus，Library of Congress，Gale， CSP等数据库全文或摘要收录。

关于作者的事情，当时刚好我们那个研究生小姐姐要申博士，我觉得那对她来说比较重要，所以我就主动提出，把第一作者给她好了。我也问心无愧，因为整个小组的工作，也经常是我组织他们去做的，他们不懂的事情也还挺听从我的意见的。包括这个文章虽然是分工写的，但是很多模型，还有跟教授沟通去改都是我完成的。能够发一个文章我很满足。

Q

线上项目是周末上课，你觉得是什么支持着你或你们坚持不懈地去完成它及至成功发表论文的？

子锐：因为这是一个我必须要做的事情，所以我对这个项目态度是挺认真的，我不想去敷衍一下弄个论文什么的，因为自己态度不端正的话，弄学术垃圾出来肯定不行啊，所以就要努力去做，态度端正，对得起观众。

我自己选择去做这个项目，这个自觉性肯定是要有的，毕竟也还算是我在大学中能做的比较大的一件事情，那我肯定得好好重视一下。像我跟研究生姐姐都是有比较功利的一个短期的需求，就是要申请学校，那这个事情我们能够敷衍过去吗？敷衍不过去啊，既然对自己能力有要求，就还挺自觉的吧，大家心智都还算是成熟的人。

Q

那你觉得这种线上科研的形式对你来讲它的好处在哪里？

子锐：我觉得首先它比较灵活自如，很多时候我们有别的事情要做，周末线上上课，可以更好地规划自己的时间，这是很显然易见的一个好处。

另外，我觉得比较特别的好处是对于一些可能有一点社交恐惧症或者类似情况的同学。在一个班里面，尤其是有些同学比较活跃的时候，这样的同学可能就没有好好地利用到这次项目跟教授接触的机会，他们可能会有些怕。线上这种形式其实可以帮助他们避免这样的尴尬，线上毕竟有层保护，还可以通过邮件的形式和教授交流，大家都通过邮件的形式，这可能对于性格比较内敛一点的同学来说帮助会大一些。我觉得因为项目你认识这个教授，你却没有好好利用到这个机会的话还挺可惜的。

Q

你们同组同学之间的交流状况是怎样的？

子锐：我们之间的交流，大家肯定是先项目为主，讨论公事。我挺怕那种在团队合作中，因为一些利害关系而产生纠纷，我觉得是一件特别尴尬的事情，所以有时候为了让大家不那么关注项目的事情，我会主动去挑起其他方面的话题，自己的一些打算啊，大家的近况啊，吐槽吐槽一下北京啊，我就是让话题轻松那么一点。

大家的关系就还挺融洽的，我小小的虚荣一下，感觉他们还挺认可我，可能因为我沟通起来没有障碍嘛，有时候就莫名其妙地担起了沟通的重任，但是他们能够认可我，我也觉得还挺开心的。

Q

你的目标学校是什么呢？

子锐：我刚好在在申请期，现在申请的第一轮是有：首先是彩票级别的，中了就是中彩票的MIT商业分析；还有南加大商业分析，这个我有点天时地利人和的感觉，因为都是第一梯队的商业分析嘛；然后还有杜克大学的MQM定量管理，西北大学开在工学院下的管理分析应用，还有圣路易斯华盛顿的BA，多伦多大学BA。

最想去的学校的话，哈哈哈哈……中MIT就去MIT，虽然可能性1%左右。其余的我最近还在做研究，在看他们的就读和就业数据。USC的项目很想去，毕竟想当一个beach boy，西北也在考虑，因为很硬核，能学很多东西。目前来说USC的喜欢大于西北、杜克吧。

Q

推荐信方面有请教授帮忙吗？

子锐：推荐信有啊，教授自己本身非常好，当时他就说你们未来有什么需要推荐的找他就是。我觉得这种事情，其实你不用去跟教授讲，他自己心里知道他能够帮你的地方就会帮你，所以他自己主动提出来，就还挺感激的，所以就推荐信方面有喊教授帮忙。我觉得申USC的时候，他的推荐会比较有力度，能够帮上的话还是挺不错的。

Q

平时会参加一些什么样的活动?有些什么兴趣爱好呢？

子锐：之前去世界银行公费实习了四个月，最近是申请季，花在兴趣爱好上的时间都被压缩了。不过喜欢做的事情是学烹饪，做饭，而且喜欢做得比较考究，觉得很好玩。还挺喜欢音乐的，会小提琴。运动方面的话，喜欢打排球，喜欢游泳，还想去学街舞。

其实新奇古怪的事情都挺喜欢做的，还有媒体方面的东西也挺喜欢，摄影，做vlog，剪视频啊，这些都是慢慢要开始尝试玩起来的事情。

Q

对于将来要参加CIS线上项目的同学有没有什么建议？

子锐：最主要的我觉得要有一个比较积极的学习心态，就是自己真的需要自觉。不管你是抱着功利的想法要完成一次科研，还是真的想学专业知识，总之，你不能是说别人都报了你就报，不主动去汲取这个项目能够带来的东西。这样子的话，我觉得你在这个项目中的收获会很少的，自己也会觉得心里不太甘。

所以我觉得就是一定要抱有一个自觉的心态，虽然现在互联网越来越发达，但是面对面接触这些教授的机会也并不是这么常见。所以心态一定要积极主动一点，不管是学习知识还是去了解更多的事情。

本文关于周子锐同学的信息资料均由其本人提供，感谢周子锐同学对CIS的支持！Stephen Coggeshall教授也将参与2020年春季CIS线上科研项目，如果你也对数据科学、商业分析等领域感兴趣，欢迎咨询报名！此外，2020年春季CIS线上科研项目教授及课题还将持续增加，敬请期待！

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