計算機科學（Computer Science，簡稱為(wei) CS），是研究計算機係統結構、程序係統、人工智能以及計算本身的性質和問題的學科。它是一門包含各種各樣與(yu) 計算和信息處理相關(guan) 主題的係統學科，範圍涉及從(cong) 抽象的算法分析、形式化語法等，到更具體(ti) 的主題如編程語言、程序設計、軟件和硬件等。
請計算機科學專(zhuan) 業(ye) 什麽(me) 背景最受名校青睞？
以卡內(nei) 基梅隆大學為(wei) 例，申請該校計算機科學碩士，需要正規大學本科畢業(ye) 並取得學士學位。
申請人還要有計算機科學相關(guan) 背景，包括對Java、C++、Python等編程語言的熟悉。
GPA3.7分，GRE320分以上。
機構針對想申請計算機科學/計算機工程/數據科學等熱門專(zhuan) 業(ye) 的同學，專(zhuan) 門開設了適用於(yu) 升學黨(dang) 的背景提升科研項目，參與(yu) 研究前沿課題，讓學生不僅(jin) 可以獲得申請所需相關(guan) 學術經驗，還可以積累一段言之有物的實戰經曆，增強名校申請競爭(zheng) 力！
?課題名稱：人工智能與(yu) 數據科學專(zhuan) 題：機器學習(xi) 理論與(yu) Python編程實踐
?開課時間：2023-07-22
?涉及專(zhuan) 業(ye) ：計算機科學、計算機工程、數據科學
?招生對象：高中生、大學生
?班級人數：15人左右 授課教授：
麻省理工學院終身教授
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後獎勵Hubble Fellow，並在多個(ge) 年份獲得Web of Science高被引學者稱號。Mark導師的研究興(xing) 趣聚焦機器學習(xi) 、數據科學、人工智能、宇宙物理等，善於(yu) 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(xi) 和深度學習(xi) 模型，借助機器學習(xi) 與(yu) 數據科學技術分析模擬數據。
導師部分簡曆
導師部分論作科研要點：
學生將在項目中學習(xi) 數據科學、機器學習(xi) 的理論和方法，了解並且掌握Python在數據科學和機器學習(xi) 中的應用。學生將在項目結束時，自選框架和問題，使用Python開發機器學習(xi) 應用，提交項目個(ge) 性化研究課題報告，進行成果展示。
適合人群：
✅ 對計算機科學、計算機工程、數據科學感興(xing) 趣的學生
✅ 未來希望在計算機科學專(zhuan) 業(ye) 發展的學生
✅ 想要學習(xi) 論文寫(xie) 作，鍛煉學術語言的使用及提升學術能力的學生
✅ 有意願從(cong) 事科研實踐，產(chan) 出學術科研報告和論文成果的學生
✅ 希望在該領域深入研究，培養(yang) 學術思維，提升學術背景軟實力的學生項目安排：
1 項目周期：
7周在線小組科研學習(xi) +5周不限時論文指導學習(xi) 共125課時
2 課題大綱：
機器學習(xi) 與(yu) 數據科學概論：學生將在本周了解機器學習(xi) 和數據科學的基礎理論和方法，探討機器學習(xi) 和數據科學在業(ye) 界和學界的最新動態及應用
機器學習(xi) 基礎數學理論：機器學習(xi) 模型和算法理解需要具備良好的數學邏輯和基礎。學生將在本周了解機器學習(xi) 背後的邏輯和線性代數等必備數學理論
回歸理論：回歸理論是機器學習(xi) 的基礎理論。線性回歸體(ti) 現了優(you) 化、擬合等經典機器學習(xi) 思想，往往是初學者首先學習(xi) 的內(nei) 容。學生將在本周學習(xi) 常見回歸理論
機器學習(xi) 常見算法：學生將在本周了解KNN、K-means等機器學習(xi) 常見算法
數據科學和機器學習(xi) 最佳實踐：學生將在本周了解機器學習(xi) 和數據科學最佳實踐指南，從(cong) 中獲益
項目回顧和成果展示
論文輔導
3 課時安排：
需要詳細課程表的同學，歡迎微信聯係學術顧問老師。
項目產(chan) 出：
● 推薦信
科研項目推薦信
優(you) 秀學員可獲名校教授EDU推薦信
● 論文發表
論文寫(xie) 作和發表輔導：
EI/CPCI等同等級別索引國際會(hui) 議全文投遞與(yu) 發表指導（可用於(yu) 申請）
參加國際學術會(hui) 議（鼓勵學生實地或遠程）
● 科研項目材料
科研結業(ye) 證書(shu)
學術報告
教授評價(jia) 表/信
助力申請：
參加科研項目之前：履曆上沒有深度經曆
?科研項目之後：豐(feng) 富履曆，提高升學、求職成功概率
參加科研項目之前：申請文書(shu) 陳詞濫調
?科研項目之後：積累高含金量文書(shu) 素材，打造個(ge) 性化申請故事，展現背景軟實力
參加科研項目之前：適應不了名校學習(xi) 節奏
?科研項目之後：夯實基礎，以豐(feng) 富的經驗和前沿的思維快人一步
機構就業(ye) 方向
計算機科學就業(ye) 前景廣闊，畢業(ye) 生可在軟件企業(ye) 、國家機關(guan) 以及各個(ge) 大、中型企事業(ye) 單位的信息技術部門、教育部門等單位從(cong) 事軟件工程領域的技術開發、教學、科研及管理等工作。
大部分畢業(ye) 生主要從(cong) 事計算機軟件和互聯網相關(guan) 的工作，如後端開發、前端開發、程序設計、算法、軟件工程、硬件工程、移動開發、測試等崗位。
院校排名機構
1. 麻省理工學院 United States
2. 卡內(nei) 基梅隆大學 United States
3. 斯坦福大學 United States
4. 加州大學伯克利分校 United States
5. 牛津大學 United Kingdom
6. 新加坡國立大學 Singapore
7. 劍橋大學 United Kingdom
8. 哈佛大學 United States
9. 蘇黎世聯邦理工學院 Switzerland
10. 洛桑聯邦理工學院 Switzerland
【競賽報名/項目谘詢+微信：mollywei007】
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