计算机与数据科学科研课题：机器学习中的数据挖掘、推断与预测

计算机科学（Computer Science，简称为 CS），是研究计算机系统结构、程序系统、人工智能以及计算本身的性质和问题的学科。它是一门包含各种各样与计算和信息处理相关主题的系统学科，范围涉及从抽象的算法分析、形式化语法等，到更具体的主题如编程语言、程序设计、软件和硬件等。

申请计算机科学专业什么背景最受名校青睐？

美国计算机科学专业非常看重GPA，最低要求是3.0。从往年录取数据来看，计算机科学专业排名TOP20的学校，平均录取GPA大都在3.5以上，部分学校如伯克利，斯坦福，卡耐基梅隆大学需要学生达到3.7以上的GPA。如果申请人本身条件一般，GPA稍微差一点，可以考虑选一些排名稍后点的学校来进行保底。

机构针对想申请计算机科学/数据科学/软件工程等热门专业的同学，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：计算机与数据科学专题：机器学习中的数据挖掘、推断与预测

📚涉及专业：计算机科学、数据科学、软件工程

👫招生对象：高中生、大学生

📍项目地点：上海

授课教授：中国科学院大学研究员

现中国科学院大学研究员。

科研要点：本课程旨在培养学生理论联系实际的能力，在对机器学习相关算法理论讲解的基础上，通过相关案例的实验操作，使抽象的算法理论具体化，从而加深学生对机器学习算法的感性认识，提高学生对算法理论的理解和应用能力。

适合人群：

✅对计算机科学、数据科学、软件工程感兴趣的学生

✅ 未来希望在计算机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：

6周120课时线上录播课与直播答疑先导课+1周线上教授核心课+1周线下实地研讨+2周线上产业导师课+4次线上直播论文答疑课模式

2课题大纲：

• 理论基础课绪论：（1）人工智能与机器学习开发（2）与数据挖掘的区别与联系机器学习基本思想与原理：（1）机器学习算法的性能评价（2）机器学习算法的一般流程
• 理论基础课无监督的机器学习算法：（1）无监督学习之聚类、算法与用例（2）无监督学习之降维、算法与用例有监督的机器学习算法：（1）监督学习之分类、算法与用例（2）监督学习之回归、算法与用例
• 理论基础课python编程技术：编写、调试机器学习算法
• 研究方法课学术研究：学术研究基础知识，包括文献检索阅读、数据分析方法工具、研究思路框架整理主题讨论课：人工神经网络：了解神经网络的由来，理解神经网络的工作流程，动手搭建多层神经网络选题指导课：选题指导：对学员选题及研究方向进行指导
• 主题讨论课：支持向量机：（1）支持向量机简介（2）寻找最大间隔（3）序列最小优化（4）核函数及其应用论文写作 1(综述型论文)：（1）综述型论文意义（2）综述型论文写作要点选题指导课：选题指导：对学员选题及研究方向进行指导
• 主题讨论课：数据挖掘：（1）初始数据挖掘（2）数据预处理（3）数据挖掘基础算法（4）数据建模论文写作 2(研究型论文)：研究型论文写作要点选题指导课：选题指导：对学员选题及研究方向进行指导
• 课程答辩课题研究报告汇报：学生对课题研究报告进行答辩汇报，导师进行点评 

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

教授评级A及以上的学生可获得教授推荐信

●论文发表

论文写作指导&CNKI/Google Scholar国际期刊或CPCI/EI（CA）/Scopus/Inspec一作论文辅助投递

●科研项目材料

课题研究计划书（RP）

产业项目方案

项目结业证书

学术评估报告

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

学员案例：

T同学中南大学 GPA：4.0

参加科研项目：物联网研究：人工智能与云技术应用

获得宾夕法尼亚大学计算机专业硕士offer

W同学加州大学洛杉矶分校

参加科研项目：基于云计算的数据科学

获得耶鲁大学计算机科学专业研究生offer

看完了科研项目介绍和学员案例

最后来介绍一下计算机科学就业方向和院校排名

希望能给准备升学的你以参考：

机构就业方向

计算机科学就业前景广阔，毕业生可在软件企业、国家机关以及各个大、中型企事业单位的信息技术部门、教育部门等单位从事软件工程领域的技术开发、教学、科研及管理等工作。大部分毕业生主要从事计算机软件和互联网相关的工作，如后端开发、前端开发、程序设计、算法、软件工程、硬件工程、移动开发、测试等岗位。

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

哪怕你还是学术小白，也能通过专业老师的全程指导，好好努力收获高质量学术成果，不留遗憾地冲刺名校🏫！当然除了能助力申请之外，通过和来自国内外名校导师们深入交流，同学们在日后的学习中，也会以丰富的经验和前沿的思维快人一步🏃‍♂️。

💪早规划，早准备，解锁更多可能性。

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