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!
?课题名称: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舍
?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。
导师部分简历
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:
✅对数据科学、人工智能、机器学习等感兴趣的学生
✅未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:
1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
2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
3课时安排:
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.新加坡国立大学 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