数据科学科研课题：基于现实股票交易市场下的数据科学技术分析与机器学习应用的研究

随着科技的发展，每天每时每刻都有大量数据被产生和存储下来。如何才能把这些数据变成有用的信息价值被人类所利用，就会通过一系列的收集、统计、整理、分析、挖掘等方法和技术来实现整个过程。

数据科学是一门交叉的学科，涉及到很多的领域包括统计学、数学、计算机、人工智能、机器学习、数据库、模式识别、可视化技术等多学科的知识。大数据时代的到来，为各个科学领域带来了新的改革。

在最新相关职业的调查中发现，数据科学工程师已经超过传统软件工程师，跃升为最高薪群体，年薪中位数高达$129,000。IBM预测，未来几年，企业对数据科学类岗位需求量将猛增28%。

申请数据科学专业什么背景最受名校青睐？

很多同学一定觉得，数据科学一定是需要计算机背景的同学才能申请，其实不然。数据科学作为一门专注于数据的挖掘与分析的学科，自然具备一定程度的量化分析技能和统计学知识。这也是大部分数据科学课程，在申请条件上的明确要求。

然而，过去几年，数据科学家的角色已经从单纯的数据挖掘者发展为复杂问题解决者。一个好的数据科学家，不仅要具备必要的编程和数理分析能力，还要会讲故事，以一种易于理解并适用于解决问题的方式基于数据向决策者提供全新视角的见解。此外，数据科学应用范围极广，并不仅限于科技领域，文化，艺术，能源甚至法律领域都需要数据科学家这样的职位。

因此，也有不少的数据科学专业并不严格限制申请人的学术背景，有些专业甚至完全不限制专业背景。所以想要日后成为数据科学家的同学们，即使没有计算机专业背景，一样可以申请到适合的课程，而且很多还是QS世界前100大学开设的课程。

机构针对想申请数据科学/计算机/商业分析等热门专业的同学，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：基于现实股票交易市场下的数据科学技术分析与机器学习应用的研究

📚涉及专业：数据科学、计算机、商业分析

👫招生对象：高中生、大学生

🔢班级人数：15人左右

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。导师同时对图形建模以及蒙特卡洛模拟方法颇有研究。

导师部分简历

导师部分论作

科研要点：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：

✅对计算机、数据科学、商业分析等专业或者对Python机器学习在商业分析中的应用感兴趣的学生

✅需要具备线性代数及概率论与数理统计基础，至少会使用一门编程语言并修读过算法与数据结构，有商业数据分析经验的申请者优先

✅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：

7周在线小组科研学习+5周论文指导学习 共125课时+不限时论文指导

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

科研项目推荐信

优秀学员可获名校教授EDU推荐信

●论文发表

论文写作和发表辅导：

EI/CPCI等同等级别索引国际会议全文投递与发表指导（可用于申请）

参加国际学术会议（鼓励学生实地或远程）

●科研项目材料

科研结业证书

学术报告

教授评价表/信

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：

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

K同学Sacred Heart Cathedral Preparatory

参加科研项目：机器学习数据科学初阶

获得麻省理工学院本科offer

看完了科研项目介绍和学员案例

最后来介绍一下数据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

由于数据科学的应用性更强，且各行各业都有处理数据的需要，因此学生毕业后的就业方向也相当广。现在除了互联网行业外，电信、能源、金融、医疗等传统行业也越来越看重数据分析解决方案，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。

主要就业方向：数据分析师、商业分析师、数据科学家、机器学习工程师、数据架构师等。

院校排名机构

1.麻省理工学院United States

2.斯坦福大学 United States

3.卡内基梅隆大学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.哈佛大学 United States

8.剑桥大学 United Kingdom

9.苏黎世联邦理工大学 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。

希望大家能在高手如云、神仙打架的申请中通过加码软实力提升竞争优势，在同质化的申请中，能和其他竞争者来开差距、脱颖而出🚀！如果你还在迷茫中，欢迎添加机构学术顾问微信💌，一对一咨询，找到真正适合自己的背景提升项目。