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數(shù)據科學、數(shù)據處理、統(tǒng)計學、機器學習、深度學習等專業(yè)的大學生以上人群。

大數(shù)據的本質是海量的、多維度、多形式的數(shù)據。所以，在大數(shù)據面前，以往的數(shù)據處理方式無法快速、高效的達成既定目標，而人工智能技術借助機器學習與深度學習算法，更加靈活，并且可以根據不同的訓練數(shù)據擁有自優(yōu)化能力，從而使運算量顯著增加?！叭斯ぶ悄堋迸c“大數(shù)據”的完美結合將改變我們的日常生活，也即將成為各領域研究發(fā)展方向的變革工具。項目旨在介紹常用統(tǒng)計學、機器學習和數(shù)據科學理論，以及當下最受歡迎的Python編程語言，引導學生探討不同的數(shù)據分析理論和實際應用，為高階學習打下堅實基礎。

　　一、麻省理工學院數(shù)據科學與統(tǒng)計學專題項目簡介

　　致理計劃：數(shù)據科學與統(tǒng)計學專題：回歸模型與貝葉斯統(tǒng)計及Python數(shù)據處理方法綜合研究【大學組】

　　參加后收獲：學生將在項目結束時，自選框架和問題，使用Python開發(fā)數(shù)據分析應用，提交項目報告，進行成果展示。

　　二、麻省理工學院數(shù)據科學與統(tǒng)計學專題適合人群

　　適合年級 (Grade): 大學生及以上

　　適合專業(yè) (Major): 數(shù)據科學、數(shù)據處理、統(tǒng)計學、機器學習、深度學習等專業(yè)的學生

　　學生需要具備線性代數(shù)及概率論與數(shù)理統(tǒng)計基礎，至少會熟練使用一門編程語言并修讀算法與數(shù)據結構，有過機器學習項目開發(fā)經驗的申請者優(yōu)先;建議預修專業(yè)基礎課程：《Python編程與數(shù)據處理》、《機器學習的數(shù)學基礎：線性代數(shù)》、《高等數(shù)學微積分與應用》、《概率論與數(shù)理統(tǒng)計基礎》

　　建議選修: Python數(shù)據處理及其數(shù)學原理

　　三、麻省理工學院數(shù)據科學與統(tǒng)計學專題課程大綱

　　1、數(shù)據收集、表示及預處理方法 Dealing with Data： Data Representation; Data Collection and Management;

　　2、數(shù)據降維與聚類方法 Dimensionality Reduction including PCA, LDA, and Manifold Learning.Clustering including K-Means, K-Means++, and Hierarchical Clustering

　　3、回歸模型與貝葉斯估計 Linear Regression and Bayesian Inference， Polynomial Regression

　　4、機器學習分類方法 Classification in General; K-Nearest Neighbors; Decision Trees; Probabilistic Model: Logistic Regression. Multi-class classification

　　5、學術研討1：教授與各組學生探討并評估個性化研究課題可行性，幫助學生明晰后續(xù)科研思路 Final Project Preparation Session I

　　6、學術研討2：學生將在本周課前完成程序設計原型(prototype)及偽代碼(Pseudocode)，教授將根據各組進度進行個性化指導，確保學生優(yōu)質的終期課題產出 Final Project Preparation Session II

　　7、項目成果展示 Final Presentation

　　8、論文輔導 Project Deliverables Tutoring

　　四、麻省理工學院數(shù)據科學與統(tǒng)計學專題時間安排

　　開始日期：2024-12-14；課時安排：7周在線小組科研學習+5周不限時論文指導學習

12周時間安排

1、優(yōu)秀學員獲主導師Reference Letter

2、獲得高質量的結業(yè)證書

3、增強數(shù)據科學及統(tǒng)計相關的背景競爭力

4、有效助力世界名校申請成功