数据科学科研课题:数据统计分析、机器学习与人工智能的综合研究

数据科学是利用科学方法、流程、算法和系统从数据中提取价值的跨学科领域。数据科学家综合利用一系列技能(包括统计学、计算机科学和业务知识)来分析从网络、智能手机、客户、传感器和其他来源收集的数据。

申请数据科学专业什么背景最受名校青睐?

以华盛顿大学为例,申请该校数据科学硕士需要正规大学本科毕业,有计算机背景的同学申请比较有优势,或者本科背景是统计、数学、应用数学,且有一定编程基础的同学。GPA3.5以上,托福不低于100分,雅思不低于7.0分。

机构针对想申请数据科学/人工智能/机器学习等热门专业的同学,专门开设了适用于升学党的背景提升科研项目,参与研究前沿课题让学生不仅可以获得申请所需相关学术经验,还可以积累一段言之有物的实战经历,增强名校申请竞争力!

?课题称:数据科学课题:数据统计分析、机器学习与人工智能的综合研究---基于上市企业商业数据和股票交易市场数据为例

?专业预修开始时间:2023-6-17

?️在线科研开始时间:2023-7-8

?面授科研开始时间:2023-7-23

?涉及专业:数据科学、人工智能、机器学习

?招生对象:高中生、大学生

?实地地点:上海交通大学校区内教室

?住宿地点:上海交通大学校区内宿

?就餐地点:上海交通大学校区内餐厅

授课教授:牛津大学终身教授

Patrick导师现任牛津大学统计学系的终身教授,曾任教于耶鲁大学计算机科学系,拥有普林斯顿大学博士学位,荣获牛津大学杰出教学奖。Patrick教授的研究研究兴趣集中在应用概率、统计学和计算机科学的交叉领域,聚焦于高维概率、统计和优化的基本原理,为机器学习和人工智能提供高计算效率、统计最优的算法。

申请华盛顿大学数据科学硕士,什么背景最受青睐? | 牛津大学终身教授科研项目

导师部分简历

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导师部分论作

科研要点:2017年,摩根大通发布了一份题为《大数据与人工智能战略:机器学习和其它投资数据分析方法》的报告,对机器学习对金融领域的影响进行了全面的阐述,昭示着机器学习已经敲开金融领域和商业数据分析的大门。

机器学习是什么?如何与商业分析相结合?项目将通过介绍两种非常实用的商业分析工具,即Python编程语言和机器学习工具包,帮助学生厘清上述问题的答案。学生将着重了解机器学习在商业分析股市预测中的应用,利用机器学习分析市场数据解决商业问题。

该项目内容包括机器学习与数据科学概论、商业分析中市场数据处理的机器学习技术与算法、Python与Jupiter notebooks交互式学习、机器学习库、股市预测等。学生将在项目中学习如何使用机器学习完成商业市场数据分析,进行股市预测,在项目结束时,提交项目报告,进行成果展示。

适合人群:

✅ 数据科学、人工智能、机器学习等感兴趣的学生

来希望在数据科学专业发展的学生

✅ 想要学习论文写作,锻炼学术语言的使用及提升学术能力的学生

有意愿从事科研实践,产出学术科研报告和论文成果的学生

✅ 希望在该领域深入研究,培养学术思维,提升学术背景软实力的学生

项目安排:

项目周期:

2周专业预修+2周在线科研+2周深入面授科研与企业Workshop

课题大纲:

机器学习与数据科学概论

商业分析中市场数据处理的机器学习技术与算法

Python与Jupiter notebooks交互式学习

机器学习库

股市预测

项目回顾与成果展示

论文辅导

课时安排:

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需要详细课程表的同学,欢迎微信联系学术顾问老师。

项目产出:

● 推荐信

优秀学员获主导师Reference Letter

● 论文发表

EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导(共同一作或独立一作可选)

● 科研项目材料

与诺贝尔奖得主交流机会

学术报告

结业证书

成绩单

助力申请:

参加科研项目之前:履历上没有深度经历

?科研项目之后:丰富履历,提高升学、求职成功概率

参加科研项目之前:申请文书陈词滥调

?科研项目之后:积累高含金量文书素材,打造个性化申请故事,展现背景软实力

参加科研项目之前:适应不了名校学习节奏

?科研项目之后:夯实基础,以丰富的经验和前沿的思维快人一步

机构就业方向

由于数据科学的应用性强,目前除了互联网行业外,电信、能源、金融、医疗等传统行业也十分看重数据分析的解决方案,甚至环境、城市规划、文化遗产保护等行业也有数据科学的应用,因此该专业的学生毕业后就业方向相当广。

院校排名机构

1. 麻省理工学院 United States

2. 卡内基梅隆大学 United States

3. 斯坦福大学 United States

4. 加州大学伯克利分校 United States

5. 牛津大学 United Kingdom

6. 加坡国立大学 Singapore

7. 剑桥大学 United Kingdom 

8. 哈佛大学 United States

9. 苏黎世联邦理工学院 Switzerland

10. 洛桑联邦理工学院 Switzerland 

【竞赛报名/项目咨询请加微信:mollywei007】

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