数据科学科研课题：数据驱动决策---机器学习理论研究及其在金融数据挖掘与预测模型中的实践应用

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？

以佐治亚理工学院为例，申请该校计算机科学硕士，需要正规大学本科毕业。申请人最好有计算机类背景，如果没有须补修相关前置课程，建议拥有C语言背景。GPA3.0以上，要求递交GRE成绩。语言方面，托福100分以上，雅思不低于7.0分。

机构针对想申请计算机科学/数据科学/人工智能等热门专业的同学，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：数据科学专题：数据驱动决策---机器学习理论研究及其在金融数据挖掘与预测模型中的实践应用

📚涉及专业：计算机科学、数据科学、人工智能

👫招生对象：高中生、大学生

🔢班级人数：15人左右

授课教授：牛津大学终身正教授

Patrick导师现任牛津大学统计学系的终身正教授，荣获牛津大学杰出教学奖，毕业于普林斯顿大学运筹学与金融工程博士学位。之后，Patrick 加入了耶鲁大学的耶鲁网络科学研究所。并在电子工程系做了两年的博士后，任教于耶鲁大学计算机科学系。他的研究兴趣集中在概率论、统计学和计算机科学。对高维概率、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、统计最优的算法感兴趣。

科研要点：机器学习是什么？如何与商业分析、股价预测相结合？本项目介绍并探讨了各种机器学习算法，深入介绍应用统计学习、python和金融应用。项目中，导师将介绍统计学习中的主要思想和算法（例如线性模型、随机树、随机森林、增强、核方法、深度学习），以及如何在数据分析和机器学习中使用必要的库和加速Python代码的技术。学生将学习如何将定制的机器学习和Python应用于金融应用程序，通过Jupiter笔记本电脑进行交互式学习，并使用现实世界的股票市场数据。学生将在项目结束时，提交项目报告，进行成果展示。

项目安排：

1项目周期：

7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导学习 共125课时

2课题大纲：

• 机器学习与数据科学概论
• 统计学习概论
• 监督学习、分类与回归
• 偏见方差分解、交叉验证
• 随机森林
• 神经网络、随机梯度下降法、反向传播
• 金融、商业分析应用
• 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

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.牛津大学 United Kingdom

5.加州大学伯克利分校United States

6.新加坡国立大学Singapore

7.哈佛大学 United States

8.剑桥大学 United Kingdom

9.苏黎世联邦理工学院Switzerland

10. 南洋理工大学 Singapore