智慧城市与交通科研课题：基于深度学习打造智慧城市“超级大脑”——大数据分析在智慧交通中的应用研究

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。申请人最好有计算机、统计学、数学专业背景，且有一定编程基础。GPA3.5以上，语言方面，托福100分，雅思7.0分。

机构针对想申请数据科学/人工智能/交通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：智慧城市与交通专题：基于深度学习打造智慧城市“超级大脑”——大数据分析在智慧交通中的应用研究

📅开课时间：2023-10-21

📚涉及专业：数据科学、人工智能、交通工程

👫招生对象：高中生、大学生

🔢班级人数：15人左右

授课教授：清华大学副教授

清华大学副教授、博士生导师。

科研要点：

课程的目的是通过人工智能方法，系统学习交通大数据分析方法。对城市交通数据研究中的深度学习方法与案例进行介绍。课程的主要内容包括：交通数据分析典型应用场景介绍，常用深度神经网络方法介绍，城市交通流量预测实例分析等。

本课程具有两个特点：

（1）具有比较系统的内容安排，兼顾不同学科背景学生学习。

（2）以深度学习方法为主，并重点讨论它们的在交通数据分析的应用。

适合人群：

✅ 对数据科学、人工智能、交通工程等感兴趣的学生

✅ 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：

6周【在线小组科研+全球就业力大师课】+5周论文指导，共126课时

2 课题大纲：

• 人工智能在交通中应用：人工智能在交通应用中的机遇及挑战、交通中的预测问题介绍、交通中的决策问题介绍；
• 深度学习基础：深度学习简介, 训练方法、卷积网络，循环神经网络、图神经网络；
• 基于深度学习的交通大数据分析：时空大数据分析、路面交通流量预测、轨道交通流量预测；
• 交通客流预测案例：案例介绍、代码讲解、时空数据可视化方法介绍；
• 强化学习在交通中应用：强化学习基础、基于强化学习的车辆派单优化；
• 项目答辩与点评：学生项目汇报与答辩、导师点评与指导

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

优秀学员可获教授推荐信

● 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或者CNKI检索的英文普刊全文投递与发表指导

● 科研项目材料

项目结业证书

1500字左右的项目报告

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

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. 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. 苏黎世联邦理工学院 Switzerland

10. 洛桑联邦理工学院 Switzerland