美研申請背景提升之理工科科研項目——數據處理與統計分析研究

美國算的上是最注重學術素養的，申請美國研究生，尤其是美國頂尖院校，科研項目是少不了的，今天優弗小編就來介紹一項關于理工科的科研項目——數據處理與統計分析研究。

項目安排 Program Arrangement

開課時間 (Starting Date): 2022-07-16

課時安排 (Duration): 7周在線小組科研+5周論文指導

適合人群 Prerequisites

適合年級 (Grade): 大學生及以上

適合專業 (Major): 對計算機科學、數據科學、統計學感興趣，希望跟隨名校導師進行深度科研項目，選擇相關領域作為未來學術研究或就業方向的學生。

學生需要具備概率論與數理統計基礎，至少會使用一門編程語言實現經典機器學習算法，有過Pytorch開發經驗的申請者優先

項目收獲 Program Outcome

7周在線小組科研學習+5周論文指導學習 共125課時+不限時論文指導

學術報告

優秀學員獲主導師Reference Letter

EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級別索引國際會議全文投遞與發表指導(可用于申請)

結業證書

成績單

項目背景 Program Background

統計分析通過對大數據進行收集、探索、呈現，發現其中隱藏模式及趨勢，現已滲透于社會生活的方方面面。制造商通過統計分析提升織物美觀度及耐用度、優化航空工業生產運行;研究人員通過統計分析處理疫苗研發數據，保證其穩定性、安全性;通信公司通過數據分析優化網絡資源，提升服務質量，深入了解客戶需求，減少客戶流失;各國政府依靠統計數據清晰了解國家經濟金融及人口現狀。

項目介紹 Program Description

項目中，學生將掌握統計學和線性代數的基本概念，并通過實踐，學習如何將數學工具應用于數據處理中。項目涵蓋的主要理論概念包括：概率分布和貝葉斯決策，矩陣的表示和操作，馬爾科夫鏈和結構化統計關系，近似推理和簡單的神經網絡結構等。

個性化研究課題參考：

運用蒙特卡洛模擬法的數據流調度優化模型研究

樸素貝葉斯分類器模型改進

基于多源遷移學習的數據校驗方法

導師介紹 Instructor Introduction

L.Z.

麻省理工學院終身正教授

L.Z. is a Professor in the Department of Electrical Engineering and Computer Science at MIT. He works in the general area of information theory, statistical inference, data processing, wireless communications and networks. He received Eli Jury award from UC Berkeley in 2002. IEEE Information Theory Society Paper Award in 2003. and NSF CAREER award in 2004. and the AFOSR Young Investigator Award in 2007. He served as an associate editor for IEEE Transactions on Information Theory, and the general co-chair for the IEEE International Symposium on Information Theory in 2012. He is an IEEE fellow.

L.Z.導師現任麻省理工學院電子工程與計算機科學終身教授，獲清華大學電子工程系學士學位和碩士學位，加州大學伯克利分校電氣工程和計算機科學系博士學位。L.Z.教授的研究領域涵蓋信息理論、統計推斷、通信和網絡理論。其研究長期以來非常受到學界的肯定，獲獎無數，包括UC Berkeley頒發的Eli Jury award，IEEE Information Theory Society Paper Award，NSF CAREER Award，AFOSR Young Investigator Award。

任職學校 University/College

麻省理工學院(MIT)創立于1861年，是世界著名私立研究型大學，在應用科學、理工方向享有盛譽，在2020年U.S.News世界大學排名綜排位列第2、物理學專排蟬聯第一。學校孕育了90位諾貝爾獎得主、59位美國國家科學獎章獲得者，以及75位麥克阿瑟獎獲得者。

項目大綱 Program Outline

概率模型和貝葉斯推斷，進行數據預處理 Introduce probability models and Bayesian inference; install Python, open data files, and preprocessing

數據嵌入和馬爾可夫鏈蒙特卡羅算法的基本原理 Introduce the elements of the algorithms in data embedding and Markov Chain Monte Carl

搭建主要工作模塊 Build the main working modules of the project

討論不同機器學習與AI算法之間的關系 Machine learning and AI algorithms

深度學習、遷移學習與AI算法之間的關系Deep learning, transfer learning and AI algorithms

項目回顧與成果展示Program Review and Presentation

論文輔導 Project Deliverables Tutoring

優弗教育首次獨家采用“雙團隊”導師模式-“DoubleTeam”。團隊一：由兩位主導師組成為“首席專家顧問團隊”。團隊二：由三位導師組成為“規劃執行團隊”。在優弗獨具特色的“雙團隊”指導下，具備專業性，聯動性以及高執行力這三大特點，讓整體規劃突破傳統留學導師架構，真正突顯每一位導師在學生身上可發展力，可塑造力，從而將服務做實，做精，做細！！！