Python在網絡爬蟲、機器學習及數據可視化中的應用 | 麻省理工學院終身教授科研項目

數據科學是利用科學方法、流程、算法和係統從(cong) 數據中提取價(jia) 值的跨學科領域。數據科學家綜合利用一係列技能（包括統計學、計算機科學和業(ye) 務知識）來分析從(cong) 網絡、智能手機、客戶、傳(chuan) 感器和其他來源收集的數據。 

申請數據科學專(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，申請該校數據科學碩士，需要正規大學本科畢業(ye) 。申請人要有計算機科學、數學、統計學等相關(guan) 專(zhuan) 業(ye) 背景，GPA3.0以上，還要提交GRE成績。語言方麵，托福不低於(yu) 100分，雅思7.0分。

機構針對想申請數據科學/計算機科學/數據分析等熱門專(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：Python在網絡爬蟲、機器學習(xi) 及數據可視化中的應用

📅開課時間：2024-01-20

📚涉及專(zhuan) 業(ye) ：數據科學、計算機科學、數據分析

👫招生對象：高中生

🔢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：項目內(nei) 容包括Python編程與(yu) 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，開發數據可視化應用，提交個(ge) 性化研究課題項目報告，進行成果展示。

適合人群：

✅ 對數據科學、計算機科學、數據分析等感興(xing) 趣的學生

✅ 未來希望在數據科學專(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：

Python編程與(yu) 數據可視化：Python中的基礎語法與(yu) 邏輯

Python編程與(yu) 數據可視化：Pandas、Matplotlib等常用包

機器學習(xi) 與(yu) 數據分析

網絡爬蟲、數據抓取及存儲(chu) 技術

學術研討1：教授與(yu) 各組學生探討並評估個(ge) 性化研究課題可行性，幫助學生明晰後續科研思路

學術研討2：學生將在本周課前完成程序設計原型（prototype）及偽(wei) 代碼（Pseudocode），教授將根據各組進度進行個(ge) 性化指導，確保學生優(you) 質的終期課題產(chan) 出

項目成果展示

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

由於(yu) 數據科學的應用性強，目前除了互聯網行業(ye) 外，電信、能源、金融、醫療等傳(chuan) 統行業(ye) 也十分看重數據分析的解決(jue) 方案，甚至環境、城市規劃、文化遺產(chan) 保護等行業(ye) 也有數據科學的應用，因此該專(zhuan) 業(ye) 的學生畢業(ye) 後就業(ye) 方向相當廣。

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