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課程簡介

機器學習與數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)分析中的應(yīng)用

課程安排：7周在線小組科研+5周論文輔導(dǎo)

【項目概述】

項目將帶領(lǐng)學生學習監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習、過度擬合、訓練數(shù)據(jù)、測試數(shù)據(jù)、驗證數(shù)據(jù)、線性回歸和邏輯回歸、決策樹算法、提升樹算法、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、聚類、維度詛咒、特征選擇、正則化、主成分分析、擬合優(yōu)度度量、數(shù)據(jù)準備、缺失值填充、異常值、特征工程、分類變量編碼、模糊匹配等機器學習基礎(chǔ)知識及數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典算法，項目結(jié)束時提交項目報告，進行成果展示。

【導(dǎo)師介紹】

Stephen——正教授

Dr. Stephen is currently an Adjunct Professor of Data Sciences at USC Marshall School of Business. As Chief Analytics and Science Officer for ID Analytics, an identity fraud protection company owned by LifeLock and later acquired by Symantec, Dr. Stephen has worked closely with the executive team since the company’s inception and has been instrumental in building their initial technical team and product roadmap. He has been a pioneering proponent of the use of advanced mathematical analytics in information management at Morgan Stanley and has spent his 20-plus year career leading scientists to build practical solutions to difficult business programs using advanced analytics. Stephen導(dǎo)師任職于南加州大學馬歇爾商學院，在數(shù)據(jù)科學專業(yè)教授欺詐分析和商業(yè)分析等課程。導(dǎo)師曾任ID Analytics（LifeLock和Symantec旗下的身份資訊保護公司）公司首席分析師及首席科學官，美國Casa Systems, Inc.（網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施解決方案公司）聯(lián)合創(chuàng)始人、摩根士丹利銀行控股公司（Morgan Stanley）執(zhí)行董事。導(dǎo)師研究方向為數(shù)據(jù)挖掘、身份反欺詐等。

【師資介紹】

哥倫比亞大學Jeremy正教授

加州大學伯克利分校James終身教授

南加州大學Stephen正教授

劍橋大學Michael項目主任

帝國理工學院Gokhan終身教授

【項目大綱】

監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習、過度擬合、訓練數(shù)據(jù)、測試數(shù)據(jù)、驗證數(shù)據(jù)、線性回歸和邏輯回歸 ML modeling basics; training/testing/validating data sets; linear regression

決策樹算法、提升樹算法、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機 Nonlinear ML algorithms

聚類、維度詛咒、特征選擇、正則化、主成分分析、擬合優(yōu)度度量 Clustering, curse of dimensionality, feature selection, regularization, PCA, model measures of goodness.

數(shù)據(jù)準備、缺失值填充、異常值、特征工程、分類變量編碼、模糊匹配 Data preparation

實操演練：機器學習、數(shù)據(jù)挖掘在客戶細分及反欺詐等實際問題中的運用 ML applications, such as in marketing segmentation, fraud score

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

論文輔導(dǎo) Project Deliverables Tutoring

適合人群

1、大學生

2、對商業(yè)分析、商業(yè)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)科學、數(shù)據(jù)處理、機器學習、深度學習、信息安全等專業(yè)和課題感興趣，相關(guān)專業(yè)或希望在相關(guān)領(lǐng)域深入學習的學生具備Python基礎(chǔ)知識，數(shù)學邏輯良好的學生優(yōu)先

項目模式

1.10課時的主導(dǎo)師Lectuer——本系深度浸泡

2.6課時1對1 Offic Hour——除你上課時積累的所有疑難知識點

3.12課時的Mentor Session——指導(dǎo)小組完成實戰(zhàn)項目

4.2課時的成果匯報Presentation——斤學知識呈獻給導(dǎo)師及所有學員，獲得導(dǎo)師點撥和反饋

5.24小時內(nèi)答疑回復(fù)——24小時內(nèi)答疑，第—時間解決遺留問題

6.全程助教輔助模式——配雙語助教全程輔助教學過程，不讓任何一位學生落下進度

7.班主任跟蹤監(jiān)督模式——不讓懶惰拖延成為你成功路上的絆腳石

8.師生比例1比4——小班教學，人人都能與大佬溝通熟悉，打通人脈

你有機會獲得

01、扎實可見的學術(shù)成長

往期學員通過項目夯實學術(shù)基礎(chǔ)，研究能力和學術(shù)寫作能力獲得成長，完成人生中第一篇論文，優(yōu)秀學員最終發(fā)表在了國內(nèi)或國際核心期刊當中。

02、硬核科研成果

收獲真正能展示你獨特性、批判性思考力的科研經(jīng)歷，優(yōu)秀學員有機會獲得一封基于實際表現(xiàn)的真實有效的推薦信，以及導(dǎo)師的項目評分表。

03、更強的升學競爭力

在申請文書中展現(xiàn)項目經(jīng)歷，在面試過程中通過描述學術(shù)項目，向招生官展現(xiàn)自信、專業(yè)度、批判性思維能力，讓申請文書言之有物、脫穎而出。

04、加入集思星人組織

結(jié)識全球的優(yōu)秀同齡人和科研隊友，參加海外導(dǎo)師來華參與線下互動，獲得海量免費學習資料。

1對1科研項目

Path Academics1對1科研項目，將根據(jù)參與者的個人學術(shù)背景與研究意愿，更靈活地匹配課題、導(dǎo)師與科研機會，更好滿足學生的個人研究意愿與實踐規(guī)劃。

學科方向：金融、金融工程、商業(yè)

課題：金融建模、風險管理、市場營銷

師資院校：帝國理工學院、紐約大學(NYU)、哈佛商學院

項目介紹

Path Academics在線小組科研項目為參與者提供以小組為單位、在線進行科研學習的機會。在7-12周的時間內(nèi)，在更真實的項目制學習環(huán)境下，通過調(diào)研和學習來挑戰(zhàn)課題，于探究中將知識融會貫通、提升個人能力。

Path Academics項目邀請海內(nèi)外優(yōu)質(zhì)導(dǎo)師，涵蓋全面的課題領(lǐng)域，為不同升學需求的同學提供相應(yīng)的支持。

優(yōu)勢

1、優(yōu)質(zhì)授課師資更全面的學習支持

項目采用多師制教學服務(wù)團隊，師生比例1:4，為學生帶來全方位的學習支持。主導(dǎo)師由教授、項目主任、行業(yè)導(dǎo)師擔任，領(lǐng)銜授課;副導(dǎo)師由海外研究員、博士、碩士擔任，指導(dǎo)學生完成項目。海外項目同時配備國內(nèi)雙語助教，全程輔助教學，幫助學生答疑，緊跟學習進度。有大量科研論文的發(fā)表經(jīng)歷的論文導(dǎo)師，為學生提供非常專業(yè)的論文指導(dǎo)。在此之上，配備經(jīng)驗豐富的班主任，全程跟蹤監(jiān)督項目進展，解決學生學習過程中的每個所需。

2、全學習周期服務(wù)更專業(yè)的科研體驗

依據(jù)多年累積的教研經(jīng)驗，項目精心設(shè)計了每個學習階段的教學支持，。這一學習經(jīng)歷從項目正式開始前就已展開，導(dǎo)師將先對學生個人基礎(chǔ)知識水平進行測試，并有針對性地幫助學生進行學術(shù)通識準備，以更好地開展項目;項目開始后，根據(jù)學生個人特點，三位教學導(dǎo)師分工進行教學指導(dǎo)，并基于評估系統(tǒng)對每位學生的表現(xiàn)進行密切跟蹤，通過便捷的問題反饋機制及時優(yōu)化教學流程;項目后期，在學生準備項目報告時，導(dǎo)師將帶領(lǐng)學生進行學術(shù)知識復(fù)習與回顧，并對報告內(nèi)容進行指導(dǎo)。同時，對于非學術(shù)性問題(上課時間、線上軟件操作流程等)將由班主任老師進行服務(wù)解決，以便學生更加專注于學術(shù)知識的研究。

3、高學術(shù)標準更深刻的項目收獲

項目均配備科學制定的《學員守則》與《學員表現(xiàn)評估體系》，讓學員在理解學術(shù)誠信重要性的同時，提前感受高標準學術(shù)經(jīng)歷的魅力。

3、豐富產(chǎn)出與收獲更高效的助力申請

項目結(jié)束后，學生將有豐富、立體、全面的產(chǎn)出與收獲，從申請材料、個人經(jīng)歷的角度更高效地助力申請。產(chǎn)出包括學術(shù)報告、主導(dǎo)師Reference Letter . EI/CPCI/Scopus或同等級別索引國際會議全文投遞與收錄、牛津國際AQA考試局 IPQ (Independent Project Qualification)認證、結(jié)業(yè)證書與成績單。

機器學習與數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)分析中的應(yīng)用項目

項目流程

1、進入課題組準備探索科研可能

為更好實現(xiàn)項目目標，我們特別添加了學術(shù)先導(dǎo)課，以提高學員核心學術(shù)素養(yǎng)。通過先導(dǎo)課，學員將獲得包括文獻學術(shù)資料檢索方法、學術(shù)論文結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)、英文學術(shù)論文寫作技巧、學術(shù)科研成果展示技巧、學術(shù)禮儀在內(nèi)的實用知識與技能。這些技能不僅幫助學員在項目中更好地學習，更助力他們在未來的升學、留學申請與科研道路上的發(fā)展。

2、項目進行時層層深入展開科研

在可視化的教務(wù)教學系統(tǒng)(Zoom、Ed)協(xié)助下，配合“三師制”(導(dǎo)師，副導(dǎo)師與助教)的教學以及班主任的全程陪伴，我們能夠充分學員的項目學習過程以及體驗，提高項目學習的效果。

3、科研完成時成果展示優(yōu)化產(chǎn)出

在科研小組成員的共同努力以及導(dǎo)師和班主任團隊的指導(dǎo)、幫助下，學員將自主完成完整的項目，并最終向?qū)熯M行匯報。同時，配合后期論文輔導(dǎo)團隊的指導(dǎo)，學員將會把小組的科研成果進一步精細打磨，形成高質(zhì)量的科研成果產(chǎn)出。

項目參與流程

01、第一階段-進入課題組

為更好實現(xiàn)項目目標，我們特別添加了學術(shù)先導(dǎo)課，以提高學員核心學術(shù)素養(yǎng)。通過先導(dǎo)課，學員將獲得包括文獻學術(shù)資料檢索方法、學術(shù)論文結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)、英文學術(shù)論文寫作技巧、學術(shù)科研成果展示技巧、學術(shù)禮儀等實用的知識與技能。這些技能不僅幫助學員在項目中更好地學習，更助力他們在未來的升學、留學申請與科研道路上的發(fā)展。

02、第二階段-科研進行中

在可視化的教務(wù)教學系統(tǒng)(ZOOM、ED)協(xié)助下，配合導(dǎo)師、副導(dǎo)師與助教的教學以及班主任的全程陪伴，我們能夠充分學員的項目學習過程以及體驗，提高項目學習的效果。

03、第三階段-項目成果展示

在科研小組成員的共同努力以及導(dǎo)師和班主任團隊的指導(dǎo)、幫助下，學員將自主完成完整的項目，并最終向?qū)熯M行匯報。同時，配合后期論文輔導(dǎo)團隊的指導(dǎo)，學員將會把小組的科研成果進一步精細打磨,形成高質(zhì)量的科研成果產(chǎn)出。

04、第四階段-論文輔導(dǎo)及投遞

科研項目后，將進入論文課指導(dǎo)。論文輔導(dǎo)將由有豐富科研論文發(fā)表經(jīng)驗的導(dǎo)師進行，其中包括2周班課，和6周以課題為單位的不限時1對1輔導(dǎo)。在這8周內(nèi)，導(dǎo)師將帶領(lǐng)學生進行有針對性地論文返修及潤色，最終定稿，以達到論文全文可被錄用的標準。項目組將協(xié)助投遞論文，投遞后約3-4周可獲得論文收錄函，項目組將發(fā)送收錄函至學生郵箱。

項目亮點

主導(dǎo)師：美國專排或綜排TOP30大學、英國G5、歐亞教授、項目主任、行業(yè)導(dǎo)師領(lǐng)銜授課。

副導(dǎo)師：海外研究員、博士、碩士指導(dǎo)學生小組完成實戰(zhàn)項目。

項目助教：國內(nèi)外雙語助教全程輔助教學過程，學生緊跟學習進度。

班主任：全程跟蹤監(jiān)督,為學生解決學習所需。

論文導(dǎo)師：國內(nèi)外知名高校的博士生，或者正在科研院所工作的博后、講師、教授。有大量科研論文的發(fā)表經(jīng)歷，為學生提供非常專業(yè)的論文指導(dǎo)。

全學習周期服務(wù)更專業(yè)的科研體驗

在不同階段提供學生所需學習支持。一次科研，一直陪伴。

1、項目開始前：對學生基礎(chǔ)知識掌握情況進行測試，并幫助掌握學術(shù)科研通識內(nèi)容

2、項目前期：三位教學導(dǎo)師(主導(dǎo)師、副導(dǎo)師和項目助教)根據(jù)學生情況采取不同分工，根據(jù)個人情況有針對性地全方位進行教學指導(dǎo)

3、項目中期

教學導(dǎo)師基于評估系統(tǒng)對每一位學員的日常表現(xiàn)進行全面、密切跟蹤，并設(shè)立便捷的學員問題反饋機制，對教學流程進行及時優(yōu)化。同時教學導(dǎo)師將帶領(lǐng)學生進行學術(shù)知識復(fù)習與回顧，并分別對報告內(nèi)容進行指導(dǎo)，以學生能夠高質(zhì)量地完成項目報告

4、項目后期：論文導(dǎo)師將基于學生現(xiàn)有的學習成果，有針對性地對論文進行指導(dǎo)，并在后期投遞和收錄方面提供幫助和支持

5、項目全程：對于非學術(shù)性問題（上課時間、線上軟件操作流程等）將由班主任老師進行服務(wù)解決，以便學生更加便利地專注于學術(shù)知識的研究