机器学习与数据挖掘在商业分析中的应用项目-上海集思未来教育

课程简介

机器学习与数据挖掘在商业分析中的应用

课程安排：7周在线小组科研+5周论文辅导

【项目概述】

项目将带领学生学习监督学习与无监督学习、过度拟合、训练数据、测试数据、验证数据、线性回归和逻辑回归、决策树算法、提升树算法、随机森林、神经网络、支持向量机、聚类、维度诅咒、特征选择、正则化、主成分分析、拟合优度度量、数据准备、缺失值填充、异常值、特征工程、分类变量编码、模糊匹配等机器学习基础知识及数据挖掘经典算法，项目结束时提交项目报告，进行成果展示。

【导师介绍】

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导师任职于南加州大学马歇尔商学院，在数据科学专业教授欺诈分析和商业分析等课程。导师曾任ID Analytics（LifeLock和Symantec旗下的身份资讯保护公司）公司首席分析师及首席科学官，美国Casa Systems, Inc.（网络基础设施解决方案公司）联合创始人、摩根士丹利银行控股公司（Morgan Stanley）执行董事。导师研究方向为数据挖掘、身份反欺诈等。

【师资介绍】

哥伦比亚大学Jeremy正教授

加州大学伯克利分校James终身教授

南加州大学Stephen正教授

剑桥大学Michael项目主任

帝国理工学院Gokhan终身教授

【项目大纲】

监督学习与无监督学习、过度拟合、训练数据、测试数据、验证数据、线性回归和逻辑回归 ML modeling basics; training/testing/validating data sets; linear regression

决策树算法、提升树算法、随机森林、神经网络、支持向量机 Nonlinear ML algorithms

聚类、维度诅咒、特征选择、正则化、主成分分析、拟合优度度量 Clustering, curse of dimensionality, feature selection, regularization, PCA, model measures of goodness.

数据准备、缺失值填充、异常值、特征工程、分类变量编码、模糊匹配 Data preparation

实操演练：机器学习、数据挖掘在客户细分及反欺诈等实际问题中的运用 ML applications, such as in marketing segmentation, fraud score

项目回顾与成果展示 Program Review and Presentation

论文辅导 Project Deliverables Tutoring

适合人群

1、大学生

2、对商业分析、商业统计、数据科学、数据处理、机器学习、深度学习、信息安全等专业和课题感兴趣，相关专业或希望在相关领域深入学习的学生具备Python基础知识，数学逻辑良好的学生优先

项目模式

1.10课时的主导师Lectuer——本系深度浸泡

2.6课时1对1 Offic Hour——除你上课时积累的所有疑难知识点

3.12课时的Mentor Session——指导小组完成实战项目

4.2课时的成果汇报Presentation——斤学知识呈献给导师及所有学员，获得导师点拨和反馈

5.24小时内答疑回复——24小时内答疑，第—时间解决遗留问题

6.全程助教辅助模式——配双语助教全程辅助教学过程，不让任何一位学生落下进度

7.班主任跟踪监督模式——不让懒惰拖延成为你成功路上的绊脚石

8.师生比例1比4——小班教学，人人都能与大佬沟通熟悉，打通人脉

你有机会获得

01、扎实可见的学术成长

往期学员通过项目夯实学术基础，研究能力和学术写作能力获得成长，完成人生中第一篇论文，优秀学员最终发表在了国内或国际核心期刊当中。

02、硬核科研成果

收获真正能展示你独特性、批判性思考力的科研经历，优秀学员有机会获得一封基于实际表现的真实有效的推荐信，以及导师的项目评分表。

03、更强的升学竞争力

在申请文书中展现项目经历，在面试过程中通过描述学术项目，向招生官展现自信、专业度、批判性思维能力，让申请文书言之有物、脱颖而出。

04、加入集思星人组织

结识全球的优秀同龄人和科研队友，参加海外导师来华参与线下互动，获得海量免费学习资料。

1对1科研项目

Path Academics1对1科研项目，将根据参与者的个人学术背景与研究意愿，更灵活地匹配课题、导师与科研机会，更好满足学生的个人研究意愿与实践规划。

学科方向：金融、金融工程、商业

课题：金融建模、风险管理、市场营销

师资院校：帝国理工学院、纽约大学(NYU)、哈佛商学院

项目介绍

Path Academics在线小组科研项目为参与者提供以小组为单位、在线进行科研学习的机会。在7-12周的时间内，在更真实的项目制学习环境下，通过调研和学习来挑战课题，于探究中将知识融会贯通、提升个人能力。

Path Academics项目邀请海内外优质导师，涵盖全面的课题领域，为不同升学需求的同学提供相应的支持。

优势

1、优质授课师资更全面的学习支持

项目采用多师制教学服务团队，师生比例1:4，为学生带来全方位的学习支持。主导师由教授、项目主任、行业导师担任，领衔授课;副导师由海外研究员、博士、硕士担任，指导学生完成项目。海外项目同时配备国内双语助教，全程辅助教学，帮助学生答疑，紧跟学习进度。有大量科研论文的发表经历的论文导师，为学生提供非常专业的论文指导。在此之上，配备经验丰富的班主任，全程跟踪监督项目进展，解决学生学习过程中的每个所需。

2、全学习周期服务更专业的科研体验

依据多年累积的教研经验，项目精心设计了每个学习阶段的教学支持，。这一学习经历从项目正式开始前就已展开，导师将先对学生个人基础知识水平进行测试，并有针对性地帮助学生进行学术通识准备，以更好地开展项目;项目开始后，根据学生个人特点，三位教学导师分工进行教学指导，并基于评估系统对每位学生的表现进行密切跟踪，通过便捷的问题反馈机制及时优化教学流程;项目后期，在学生准备项目报告时，导师将带领学生进行学术知识复习与回顾，并对报告内容进行指导。同时，对于非学术性问题(上课时间、线上软件操作流程等)将由班主任老师进行服务解决，以便学生更加专注于学术知识的研究。

3、高学术标准更深刻的项目收获

项目均配备科学制定的《学员守则》与《学员表现评估体系》，让学员在理解学术诚信重要性的同时，提前感受高标准学术经历的魅力。

3、丰富产出与收获更高效的助力申请

项目结束后，学生将有丰富、立体、全面的产出与收获，从申请材料、个人经历的角度更高效地助力申请。产出包括学术报告、主导师Reference Letter . EI/CPCI/Scopus或同等级别索引国际会议全文投递与收录、牛津国际AQA考试局 IPQ (Independent Project Qualification)认证、结业证书与成绩单。

机器学习与数据挖掘在商业分析中的应用项目

项目流程

1、进入课题组准备探索科研可能

为更好实现项目目标，我们特别添加了学术先导课，以提高学员核心学术素养。通过先导课，学员将获得包括文献学术资料检索方法、学术论文结构基础、英文学术论文写作技巧、学术科研成果展示技巧、学术礼仪在内的实用知识与技能。这些技能不仅帮助学员在项目中更好地学习，更助力他们在未来的升学、留学申请与科研道路上的发展。

2、项目进行时层层深入展开科研

在可视化的教务教学系统(Zoom、Ed)协助下，配合“三师制”(导师，副导师与助教)的教学以及班主任的全程陪伴，我们能够充分学员的项目学习过程以及体验，提高项目学习的效果。

3、科研完成时成果展示优化产出

在科研小组成员的共同努力以及导师和班主任团队的指导、帮助下，学员将自主完成完整的项目，并最终向导师进行汇报。同时，配合后期论文辅导团队的指导，学员将会把小组的科研成果进一步精细打磨，形成高质量的科研成果产出。

项目参与流程

01、第一阶段-进入课题组

为更好实现项目目标，我们特别添加了学术先导课，以提高学员核心学术素养。通过先导课，学员将获得包括文献学术资料检索方法、学术论文结构基础、英文学术论文写作技巧、学术科研成果展示技巧、学术礼仪等实用的知识与技能。这些技能不仅帮助学员在项目中更好地学习，更助力他们在未来的升学、留学申请与科研道路上的发展。

02、第二阶段-科研进行中

在可视化的教务教学系统(ZOOM、ED)协助下，配合导师、副导师与助教的教学以及班主任的全程陪伴，我们能够充分学员的项目学习过程以及体验，提高项目学习的效果。

03、第三阶段-项目成果展示

在科研小组成员的共同努力以及导师和班主任团队的指导、帮助下，学员将自主完成完整的项目，并最终向导师进行汇报。同时，配合后期论文辅导团队的指导，学员将会把小组的科研成果进一步精细打磨,形成高质量的科研成果产出。

04、第四阶段-论文辅导及投递

科研项目后，将进入论文课指导。论文辅导将由有丰富科研论文发表经验的导师进行，其中包括2周班课，和6周以课题为单位的不限时1对1辅导。在这8周内，导师将带领学生进行有针对性地论文返修及润色，最终定稿，以达到论文全文可被录用的标准。项目组将协助投递论文，投递后约3-4周可获得论文收录函，项目组将发送收录函至学生邮箱。