大数据时代数据作为生产要素的质量依赖型定价模型研究 | 科研论文一对一项目

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/机器学习/工业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：大数据时代数据作为生产要素的质量依赖型定价模型研究（可根据学生情况量身定制课题）

📅开课时间：滚动开班，先到先得

📚涉及专业：数据科学、机器学习、工业工程

👫招生对象：高中生、大学生

授课导师：香港城市大学博士

华中科技大学理学学士（数学与应用数学方向，专业第二），经济学学士（双学位，金融学专业，专业第五）。香港城市大学，应用统计学与系统工程方向博士。所获荣誉：第七届全国大学生数学竞赛二等奖，湖北省一等奖；香港城市大学优秀博士奖学金等。

课题简介：我国于2020年发布了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，明确指出数据作为一种价值资产，属于生产要素的一种。近年来，数据对于人工智能技术发展所起的关键推动作用，也使得数据成为一种特殊的信息商品，促进了信息技术本身的发展，并通过分配实现商品经济。随着大数据的发展，数据市场应运而生，为与数据事务相关的服务和生产提供了便利。然而，大数据市场并没有形成统一的定价机制，比如，目前主要的定价机制包括订阅、捆绑和歧视。然而，这些定价策略忽视了数据质量对定价的影响，大数据市场中的最优定价和数据质量分配问题尚未完全研究或解决。

本项目中，我们拟提出一种大数据市场中质量依赖型的数据定价模型。首先，经典的拟线性模型将用于建模一个和数据维度相关的数据质量指标；其次，本项目将通过分析不同数据层次对机器学习模型的学习效果的影响来定义数据质量的经济效用函数。最后，通过收益最大化模型，维度指标和效用函数将被用于评估数据质量依赖型定价方法的优缺点。

项目亮点：科研一对一

专注于为学生提供个性化科研辅导，不管是高中生还是本科生、研究生，科研一对一都能根据学生的基础和需求来量身定制。在名校博士的带领下，学生可以亲自完成独一份的研究课题，积累科研经历和能力，掌握学术前沿知识，在申请文书中展现自己的分析能力、沟通能力、创新能力、科研思维等名校看重的学术潜力，并且可以弥补标化成绩劣势，高效提高申请竞争力。

适合人群：

✅ 对数据科学、机器学习、工业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：约2-6个月完成

1 开题阶段：学习相关文献，选定研究领域，确定研究框架和论文主题；

2 科研阶段：根据论文主题深入阅读和学习相关文献，确定研究方法，学习各类软件（如Python、SPSS、R、Stata、Matlab、Endnote、Latex等）应用于数据处理和文章写作；

3 写作阶段：集中写作，调整格式，准备投稿；

4 投稿阶段：根据论文质量、完稿时间和论文主题，确定会议/期刊，进行投稿。 注：以上课程安排仅供参考，导师将根据每一位学生的专业基础、兴趣、时间和意愿，来制定一套专属课程方案。

项目产出：

● 推荐信

优异者在征得导师同意后可获得推荐信

● 论文发表

论文写作和发表辅导：

以独立作者身份发表一篇国际英文会议论文或国际普通期刊论文（如EI、SCOPUS、CPCI等）

参加国际学术会议（鼓励学生实地或远程）

● 科研经历

掌握数据科学领域最前沿的知识、发展方向、专业的科研能力和研究方法，实现科研洞察力与学术表达能力的全面提升，积累科研经历、与众不同的申请素材。

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：

C同学 天津工业大学  GPA：91  雅思：7.0

参加科研项目：人工智能专题：语音交互与自然语言处理

获得伦敦国王学院数据科学硕士offer

W同学 国内top2高校

参加科研项目：机器学习与数据科学专题：监督式与非监督式学习，基于SVM、K-means等分类与聚类方式的算法研究

获得哈佛大学数据科学专业硕士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. 卡内基梅隆大学 United States

3. 斯坦福大学 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. 剑桥大学 United Kingdom

8. 哈佛大学 United States

9. 苏黎世联邦理工学院 Switzerland

10. 洛桑联邦理工学院 Switzerland