### Fall Meeting - Anschutz Medical Center<br>### Archive of messages<br>### Job opportunities<br><span style="font-family: monospace;"><br></span>Fall Meeting Friday, October 26th, 2007 1 pm - 4 pm.<br><pre><br>A final reminder, the Fall Chapter will be held at the Anshutz Medical Center (formerly
<br>Fitzsimons Hospital)   next Friday, October 26th from 1 to 4 pm.  This is<br>the first time we have held a meeting at this location.  There are several<br>reasons for holding the meeting at this location.  <br><br>The talks described below cover a variety of topics both in and outside of
<br>the health sciences field.  As always, we hope that these talks will appeal<br>to both those involved in the field as well as those outside. A tentative<br>agenda follows.<br><br>Starting at 1pm, <br><br>Laura Saba - University of Colorado Denver and Health Science Center
<br>Calvin Croy - University of Colorado at Denver and Health Sciences Center<br>Manuel Lladser - University of Colorado - Boulder<br><br>Break with refreshments ~ 20 minutes<br><br>Dennis Lezotte -  University of Colorado Health Sciences Center
<br>Derek Sondregger - Colorado State University<br><br>With the exception of Denny Lezotte&#39;s talk which is 45 minutes, the talks<br>will be approximately 25 minutes.  We will conclude at approximately 4pm.  With the exception of Manuel Lladser&#39;s talke, abstracts for most of 
<br>the talks were included in the last note.<br><br>Manuel Lladser, Department of Applied Mathematics,  University of Colorado at Boulder;<br><br>TITLE: Sufficient Markovian embeddings of non-Markovian random<br>sequences;
<br><br>&nbsp;ABSTRACT: Let A be a finite set and X a sequence of A-valued random<br>variables. We characterize the smallest state space size needed to analyze<br>the frequency statistics of a regular pattern of a k-th order Markovian
<br>sequence X. The exponential growth of the state space as function of k<br>motivates to consider embeddings that take into account the actual<br>probabilistic parameters of the Markovian model of X.<br>Surprisingly, this can be done even for non-Markovian sequences and
<br>non-regular patterns: for any transformation Q over finite length<br>sequences, we show there exists a unique coarsest refinement R of Q in a<br>certain class of transformations such that R(X_1), R(X_1,X_2),<br>R(X_1,X_2,X_3), etc is Markovian. (By coarsest refinement we mean that
<br>R(u)=R(v) implies Q(u)=Q(v) and that R is a deterministic function of any<br>other refinement of Q that leads to a Markov process.) A toy<br>example of a non-Markovian sequence of 0&#39;s and 1&#39;s is analyzed<br>thoroughly and Discrete as well as Gaussian asymptotic distributions are
<br>established for the number of occurrences of different regular patterns in<br>X_1, ..., X_n.<br><br>*** Directions<br><br>Directions and Parking Information can be found at<br><a href="http://www.uchsc.edu/fitzsimons/maps" target="_blank" onclick="return top.js.OpenExtLink(window,event,this)">
http://www.uchsc.edu/fitzsimons/maps</a> .<br>
The new center is located approximately at Colfax and Peoria Street - in<br>Aurora.  On the Anschutz Medical Campus, there are daily cash customer parking lots<br>for UCDHSC Patients and Visitors:<br><br>Ignacio Lot (511) - located in back of the Administration Building (Building
<br>500) on East 19th Avenue.  Neon orange signs posted on campus will also<br>direct you to the UCDHSC visitor parking lot. There are two pay and display<br>machines that are available to render payment.  These machines will accept
<br>bill denominations up to $20.00 and coins. The flat $4 rate has been change<br>to the following:<br>   1 hour or less - $1<br>   1 – 3 hours - $2<br>   Over 3 hours - $4<br>After 5pm and weekends - $1<br><br>Lot 504 - located on the west side of Uvalda Ct. between 17th Place and 19th
<br>Avenue is a metered lot for short term visitors. The rate is $1 per hour.<br>This lot was opened to replace the parking meters that used to be along 17th<br>Place in front of Building 500.<br><br><br></pre>###&nbsp; Note archives
<br><br>Just a reminder, you can find an archive of messages at<br><br><a href="http://mailman.ucar.edu/pipermail/cowystats/" target="_blank" onclick="return top.js.OpenExtLink(window,event,this)">
http://mailman.ucar.edu/pipermail/cowystats/
</a><br><br><pre>### Job Opportunity<br><br>Fair Isaac Analytic Science, Westminster, CO<br>apply online at <a onclick="return top.js.OpenExtLink(window,event,this)" href="http://fairisaac.com/" target="_blank">fairisaac.com
</a> or direct questions to <a onclick="return top.js.OpenExtLink(window,event,this)" href="mailto:tressafowler@fairisaac.com">tressafowler@fairisaac.com</a><br><br>Scientist II<br><br>Using state of the art tools, design and develop innovative data-driven
<br>predictive and decision models based on neural networks, machine<br>learning, data mining, statistical modeling, pattern recognition, and<br>artificial intelligence, to support variety of business decisions in<br>the collections and recovery industry.
<br><br>The main responsibilities include:<br>• Analyzing and understanding large amounts of historical data to determine suitability for modeling<br>• In-depth data understanding and exploratory analyses<br>• Pattern identification and feature extraction and selection
<br>• Analytic model design and development using different types of tools and modeling techniques<br>• Analyzing model performance and preparing model reports for communication with internal and external clients<br>• Participating in pre-sales process and providing post implementation support
<br><br>Required Experience : &nbsp;Minimum Qualifications<br>• BS in Mathematics, Statistics, Operations Research, or related major. Min GPA 3.5<br>• Work experience in risk analysis, computer science or a related technical field.
<br>• Proficiency in programming skills.<br>• Strong problem solving and analytic ability<br>• Fluency in English.<br>• Excellent oral and written communication skills.<br>Preferred Qualifications:<br>• Domain knowledge in risk analysis.
<br>• 2+ Years experience in Financial Industry<br>• Masters Degree in related field (Math, Computer Science, MBA)<br>• Working knowledge of C++ or Java, Python, UNIX and SQL Server<br><br><br>Scientist I<br><br>Using state of the art tools; design and develop innovative data-driven
<br>predictive and decision models based on neural networks, machine<br>learning, data mining, statistical modeling, pattern recognition, and<br>artificial intelligence, to support variety of business decisions in<br>the collections and recovery industry.
<br><br>The main responsibilities include:<br>• Analyzing and understanding large amounts of historical data to determine suitability for modeling<br>• In-depth data understanding and exploratory analyses<br>• Pattern identification and feature extraction and selection
<br>• Analytic model design and development using different types of tools and modeling techniques<br>• Analyzing model performance and preparing model reports for communication with internal and external clients<br>• Participating in pre-sales process and providing post implementation support
<br><br>Required Experience : &nbsp;Minimum Qualifications<br>• BS in Mathematics, Computer Science or a related technical field. Minimum GPA of 3.5<br>• Familiar one or more of the following programming languages and/or platforms (C++, Java, Python, UNIX, SQL Server, Windows)
<br>• Strong problem solving and analytic ability<br>• Fluency in English<br>• Excellent oral and written communication skills.<br>Preferred Qualifications:<br>• Familiarity with Risk Analysis<br>• Coursework in Statistics and/or Business
<br><br><br></pre><br>