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課程簡介

Python在數據可視化中的應用

課程安排：7周在線小組科研+5周論文指導

【項目概述】

項目內容包括Python編程與數據可視化、Python 可視化程序庫Matplotlib、Numpy框架、數據獲取、數據檢索、數據探索、數據可視化分析、數據可視化框架Tableau等。學生將通過項目，在項目結束時，自選Python框架，開發(fā)數據可視化應用，提交個性化研究課題項目報告，進行成果展示。個性化研究課題參考：利用機器學習預測新型冠狀病毒情況并對其可視化金融時間序列數據可視化分析人口增長速度與房價上漲速率相關性分析

【導師介紹】

Mark——終身教授

Prof. Mark is an Associate Professor at MIT whose research interests span topics such as astrophysics, machine learning, data science and artificial intelligence. He makes extensive use of numerical simulations using state-of-the-art high-performance supercomputers around the world. He also employs machine learning and data science techniques to analyze simulation data. Mark導師現任麻省理工學院（MIT）終身教授，曾獲素有“諾貝爾風向標”美譽的美國斯隆研究獎、國際最具聲望的博士后獎勵Hubble Fellow。 Mark導師的研究興趣聚焦機器學習、數據科學、人工智能、天體物理，善于利用高性能超級計算機強大的數據處理能力進行數值模擬，訓練機器學習和深度學習模型，借助機器學習與數據科學技術分析模擬數據。

【師資介紹】

普林斯頓大學J.R.終身教授

哈佛大學醫(yī)學院Sophia教授

麻省理工學院Mark終身教授

芝加哥大學Nick 講席終身教授

劍橋大學George 講席終身教授

學科方向：數學、物理、生物

課題：應用數學和數學分析、天體物理、生物統計學

師資院校：加州大學伯克利分校(UCB)、麻省理工學院(MIT)、耶魯大學

【項目大綱】

數據可視化：數據可視化實例 Why data visualization?

Python編程與數據可視化 Quick introduction to Python programming and data visualization

Python 可視化程序庫Matplotlib: Matplotlib框架 Python Matplotlib

數據檢索與數據探索：數據獲取、數據可視化分析 Data retrieval and exploration with Python, Pandas, and Matplotlib, Seaborn, Web Scraping, SQL databases, Hadoop

數據可視化框架Tableau Data visualization frameworks, e.g. Tableau

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

論文輔導 Project Deliverables Tutoring

適合人群

1、高中生|大學生

2、數據科學、計算機科學、數據可視化、數據分析、機器學習等專業(yè)或希望修讀相關專業(yè)的學生，對Python在數據可視化中的應用感興趣的學生；學生需要具備統計及矩陣運算基礎，有Python編程經驗的申請者優(yōu)先

項目模式

1.10課時的主導師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——斤學知識呈獻給導師及所有學員，獲得導師點撥和反饋

5.24小時內答疑回復——24小時內答疑，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、扎實可見的學術成長

往期學員通過項目夯實學術基礎，研究能力和學術寫作能力獲得成長，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歷，優(yōu)秀學員有機會獲得一封基于實際表現的真實有效的推薦信，以及導師的項目評分表。

03、更強的升學競爭力

在申請文書中展現項目經歷，在面試過程中通過描述學術項目，向招生官展現自信、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

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

優(yōu)勢

1、優(yōu)質授課師資更全面的學習支持

項目采用多師制教學服務團隊，師生比例1:4，為學生帶來全方位的學習支持。主導師由教授、項目主任、行業(yè)導師擔任，領銜授課;副導師由海外研究員、博士、碩士擔任，指導學生完成項目。海外項目同時配備國內雙語助教，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)表經歷的論文導師，為學生提供非常專業(yè)的論文指導。在此之上，配備經驗豐富的班主任，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、全學習周期服務更專業(yè)的科研體驗

依據多年累積的教研經驗，項目精心設計了每個學習階段的教學支持，。這一學習經歷從項目正式開始前就已展開，導師將先對學生個人基礎知識水平進行測試，并有針對性地幫助學生進行學術通識準備，以更好地開展項目;項目開始后，根據學生個人特點，三位教學導師分工進行教學指導，并基于評估系統對每位學生的表現進行密切跟蹤，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，導師將帶領學生進行學術知識復習與回顧，并對報告內容進行指導。同時，對于非學術性問題(上課時間、線上軟件操作流程等)將由班主任老師進行服務解決，以便學生更加專注于學術知識的研究。

3、高學術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《學員表現評估體系》，讓學員在理解學術誠信重要性的同時，提前感受高標準學術經歷的魅力。

3、豐富產出與收獲更高效的助力申請

項目結束后，學生將有豐富、立體、全面的產出與收獲，從申請材料、個人經歷的角度更高效地助力申請。產出包括學術報告、主導師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、結業(yè)證書與成績單。

Python在數據可視化中的應用

項目流程

1、進入課題組準備探索科研可能

為更好實現項目目標，我們特別添加了學術先導課，以提高學員核心學術素養(yǎng)。通過先導課，學員將獲得包括文獻學術資料檢索方法、學術論文結構基礎、英文學術論文寫作技巧、學術科研成果展示技巧、學術禮儀在內的實用知識與技能。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

在可視化的教務教學系統(Zoom、Ed)協助下，配合“三師制”(導師，副導師與助教)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)化產出

在科研小組成員的共同努力以及導師和班主任團隊的指導、幫助下，學員將自主完成完整的項目，并最終向導師進行匯報。同時，配合后期論文輔導團隊的指導，學員將會把小組的科研成果進一步精細打磨，形成高質量的科研成果產出。

項目參與流程

01、第一階段-進入課題組

為更好實現項目目標，我們特別添加了學術先導課，以提高學員核心學術素養(yǎng)。通過先導課，學員將獲得包括文獻學術資料檢索方法、學術論文結構基礎、英文學術論文寫作技巧、學術科研成果展示技巧、學術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

在可視化的教務教學系統(ZOOM、ED)協助下，配合導師、副導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師和班主任團隊的指導、幫助下，學員將自主完成完整的項目，并最終向導師進行匯報。同時，配合后期論文輔導團隊的指導，學員將會把小組的科研成果進一步精細打磨,形成高質量的科研成果產出。

04、第四階段-論文輔導及投遞

科研項目后，將進入論文課指導。論文輔導將由有豐富科研論文發(fā)表經驗的導師進行，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。在這8周內，導師將帶領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。