本项目将带领学生学习监督学习与无监督学习、过度拟合、训练数据、测试数据、验证数据、线性回归和逻辑回归、决策树算法、提升树算法、随机森林、神经网络、聚类算法、特征选择、正则化、主成分分析……
商业分析是一门交叉学科,汇聚统计学、计算机科学和商科的知识。旨在通过计算机语言处理海量数据,并借助统计软件进行数据分析,最后运用商科知识汇报数据结果,从而对业务流程进行优化并给出解决方案。
申请商业分析专业什么背景最受名校青睐?
以帝国理工学院为例,申请该校商业分析硕士,至少取得英国大学2:1荣誉学士学位或国际同等学历。申请人要有数学、统计学、计算机科学或量化经济学背景,平均成绩需达85%或以上。语言方面,托福100分,雅思7.0分。
机构针对想申请商业分析/机器学习/数据科学等热门专业的同学,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:商业分析专题:“数据为王”时代下的商业决策优化---基于Python的用户价值估算及业务风险预警的研究与实践
📚涉及专业:商业分析、机器学习、数据科学
👫招生对象:大学生及以上
🔢班级人数:15人左右
授课教授:南加州大学正教授
Stephen导师任职于南加州大学马歇尔商学院,主要研究方向是数据科学、欺诈分析和商业分析等学科。导师同时被加州大学圣地亚哥分校和加州大学洛杉矶分校高薪聘请兼任商学院教授职务。Stephen导师不仅仅在学术教学上有着丰富的经验,他在专业领域的职业经验在众多名校导师中独树一帜。导师曾任ID Analytics(LifeLock和Symantec旗下的身份资讯保护公司)首席分析师及首席科学官和美国Casa Systems, Inc.(网络基础设施解决方案公司)联合创始人。
2004-2005年间,Stephen导师在财经界称为“大摩”的顶级投行摩根士丹利担任执行董事,与多名金融资本大咖共事。Stephen教授作为一名科学家,同时拥有多项专利,在数据科学和商业分析的交叉学科中开创了多个先河,他的著作也多次被相关学院和学科作为授课教材。Stephen教授在其他学科也有着丰富的建树,他早在80年代便取得了音乐专业的本硕学位,同时也取得了核能工程的硕博学位。
科研要点:
机器学习是使用统计建模算法来解决大型数据集的实际定量问题,并用于研究和实际解决常见或不寻常的商业问题。本项目将带领学生学习监督学习与无监督学习、过度拟合、训练数据、测试数据、验证数据、线性回归和逻辑回归、决策树算法、提升树算法、随机森林、神经网络、聚类算法、特征选择、正则化、主成分分析、拟合优度度量、分类变量编码、模糊匹配等机器学习基础知识及数据挖掘经典算法,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:
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
最后来介绍一下商业分析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
商业分析人才就业方向十分广泛,互联网、咨询、金融等行业都有非常大需求。毕业后的就业方向国内外差别不大,通常集中在商业行业、科学技术、信息技术行业、制造业、金融保险行业以及零售业。主要的岗位一般是商业分析师、运营研究分析师、市场研究分析师以及统计师等岗位。
院校排名机构
1.哈佛大学 United States
2.欧洲工商管理学院 Singapore
3.伦敦商学院 United Kingdom
4.斯坦福大学United States
5.麻省理工学院 United States
6.牛津大学 United Kingdom
7.宾夕法尼亚大学 United States
8.剑桥大学 United Kingdom
9.博科尼大学 Italy
10.新加坡国立大学 Singapore
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