为促进高校优秀学生、青年教师和学者之间的学术交流，充分利用研究生教育优质资源，推动统计与数据科学学科交叉创新，华东师范大学统计学院于2026年6月29日至7月5日成功举办“2026年华东师范大学统计学研究生暑期学校”。本次暑期学校以线下方式在普陀校区举行，围绕“统计与数据科学前沿理论及方法”，聚焦机器学习、因果推断等领域的学术前沿动态和发展趋势，邀请多位国内外知名专家学者开设系列课程与学术讲座，吸引了来自全国高校的青年教师、研究生及高年级本科生参与。
6月29日上午，暑期学校开幕式在普陀校区田家炳教育书院举行，统计学院於州教授主持开幕式并致辞。他回顾了学院在统计学科领域的深厚积淀，向学员们介绍了统计学院的历史沿革、学科专业特色、师资力量、科学研究、平台与基地以及国际交流等情况。他鼓励学生们充分利用这次暑期学校的学习机会，拓宽视野、提升能力，为将来的学术研究打下坚实的基础。
本次暑期学校的课程设置兼具理论深度与应用广度，邀请四位国内外知名学者围绕统计学与数据科学前沿展开系列讲座。
新加坡国立大学统计与数据科学系姚志刚副教授以“Principal Flows, Submanifolds and Manifold Fitting: An Overview”为题，系统讲授了非欧式统计与流形拟合的理论与方法。课程从理论框架到应用场景层层递进，为学员打开了非欧式数据分析的新视野。
香港大学统计与数据科学学院冯龙助理教授围绕“统计与深度学习”主题，为学员带来系统讲授。课程从统计学习理论出发，深入探讨深度学习方法的数理基础与算法实现，为学员搭建起统计理论与深度学习实践之间的桥梁。
香港中文大学统计系戴奔助理教授以“Fisher一致性及其机器学习应用”为题，讲授统计一致性理论与机器学习算法的内在联系。课程从Fisher一致性的理论基础入手，延伸到各类机器学习算法的理论分析与设计优化，帮助学员建立起从统计原理到算法创新的系统思维。
新加坡国立大学统计与数据科学系张耀助理教授围绕“Conformal Prediction”主题，讲授预测推断的前沿方法。课程从 conformal prediction 的基本原理出发，系统讲解其在不确定性量化、分布自由预测等方面的理论性质与应用场景，为学员提供了一套完整的预测推断工具链。
在为期一周的暑期学校中，四位专家以深入浅出的讲授方式，为学员们带来了高质量的思想碰撞与学术交流。课程内容涵盖非欧式统计、统计深度学习、Fisher一致性理论、Conformal Prediction等统计与数据科学的前沿领域，充分体现了理论深度与方法论创新的有机统一。学员们积极参与课堂互动，在思想碰撞中拓展了学术视野，激发了创新思维。
作为国内统计学科的重要高地，华东师范大学统计学院依托“双一流”学科建设优势，拥有统计与数据科学前沿理论及应用教育部重点实验室等多个省部级平台。学院前身为1984年创建的中国最早三个数理统计系之一，拥有统计学一级学科博士点、博士后流动站，2025年新增数据科学本科专业。本次暑期学校的成功举办，不仅为全国统计学及相关领域的优秀学子提供了高水平的学术交流平台，也进一步彰显了学院在推动统计与数据科学人才培养和学科交叉创新方面的引领作用。