数据科学与商业分析科研课题：数据挖掘与模型识别在商业分析中的价值发掘

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/商业分析/金融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：数据科学与商业分析：数据挖掘与模型识别在商业分析中的价值发掘——以个体情绪、媒体信息、财务绩效等数据化处理为例

📅开课时间：2023-12-09

📚涉及专业：数据科学、商业分析、金融学

👫招生对象：高中生、大学生

🔢班级人数：15人左右

授课教授：香港理工大学终身教授

香港理工大学终身教授，埃默里大学博士。研究领域：金融数据分析、金融信息中介、管理会计、企业信息披露、国际商务。在顶级期刊上发表论文多篇。

科研要点：本项目将向学生介绍会计和金融数据分析的基本概念、方法和途径。结构化和非结构化数据量的不断增长推动了更加数据驱动的决策形式，对此，教授将向学生介绍数据分析的框架，并使用会计和金融数据集进行实践。学生将学习如何提出分析问题，决定需要哪些数据以及从哪里获取数据，并准备分析数据。

学生将能够形成一个假设，并设计一个模型来测试该假设。学生将练习使用数据分析工具和软件制作引人注目的可视化效果。学完这门课后，学生将了解如何有效地与数据互动，并将分析结果转化为可操作的建议。通过本科目的学习，学生能够了解会计和金融领域的基本定量和技术方法。

适合人群：

✅对数据科学、商业分析、金融学等感兴趣的学生

✅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：

• 会计与金融数据概述：课程简介；利用数据提出并回答会计和金融问题；贴合课题进行选题指导
• 掌握数据：会计与财务数据入门；准备分析数据；定题指导
• 进行分析：分析类型；财务报表分析；描述性分析
• 执行分析：诊断分析；预测性和规范性分析
• 会计与金融商业分析案例：消费者情绪分析案例；媒体信息分析案例
• 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