目数据科学是利用科学方法、流程、算法和系统从数据中提取价值的跨学科领域。数据科学家综合利用一系列技能（包括统计学、计算机科学和业务知识）来分析从网络、智能手机、客户、传感器和其他来源收集的数据。
申请数据科学专业什么背景最受名校青睐？
以华盛顿大学为例，申请该校数据科学硕士，需要正规大学本科毕业。申请人最好有计算机、统计学、数学专业背景，且有一定编程基础。GPA3.5以上，语言方面，托福100分，雅思7.0分。
机构针对想申请数据科学/机器学习/量化投资等热门专业的同学，专门开设了适用于升学党的背景提升科研项目，参与研究前沿课题，让学生不仅可以获得申请所需相关学术经验，还可以积累一段言之有物的实战经历，增强名校申请竞争力！
话不多说，开始深度解析科研项目
🏫课题名称：数据科学课题：基于Python、机器学习的市场趋势预测与股票数据可视化研究
📚涉及专业：数据科学、机器学习、量化投资
👫招生对象：高中生、大学生
🔢班级人数：15人左右
授课教授：中央财经大学副教授
中央财经大学副教授，美国埃默里大学博士，研究方向：实证资产定价、风险管理、大宗商品预测。已在国内外著名金融经济及数学期刊以第一或者通讯作者身份发表中英文论文数十篇。
科研要点：
本项目通过学习大数据、金融计量等相关基础知识，带领学员了解金融投资中如何进行数据处理和构造量化策略，让初学者来了解金融产品尤其是股票市场（其他还有加密货币、商品期货市场等等）的定价模型。
并且可以据此来判断金融产品是否被高估和低估，来做出正确的投资决策。学生通过该项目知道确定股票投资收益的重要因素以及如何构建投资策略，理解金融资产价格如何确定。学生通过项目实战最终可以获得大数据、金融科技，量化投资等项目经验。
适合人群：
✅对数据科学、机器学习、量化投资等感兴趣的学生
✅未来希望在数据科学专业发展的学生
✅想要学习论文写作，锻炼学术语言的使用及提升学术能力的学生
✅有意愿从事科研实践，产出学术科研报告和论文成果的学生
✅希望在该领域深入研究，培养学术思维，提升学术背景软实力的学生
项目安排：
1项目周期：
6周【在线小组科研+全球就业力大师课】+5周论文指导，共126课时
2课题大纲：
- 大数据、金融计量导论：大数据、金融计量发展概况；大数据、金融计量理论和技术；投资的定义；收益和风险；资产配置；贴合课题进行选题指导；
- 全球市场投资标的：资产类别：股票、固定收益、期货、期权、远期合约、互换协议、加密货币等等;资产配置有效前沿理论;如何构造最优风险投资组合；定题指导；
- 资产定价理论和方法：数据分析；描述性统计；组合分析和Fama MacBeth回归；
- 股票市场投资策略和公共因子：常见的股市投资策略、基金经理投资策略和表现；常见的股市公共因子；中美两国股市投资策略和因子模型的异同；案例：如果构造出新的投资策略，进行量化投资；
- 大数据、金融计量降维方法在金融投资中的应用，项目答疑和指导修改：项目回顾和知识点的扩展——加密货币、商品期货等市场的量化投资策略；基于大数据和金融计量降维方法如何优化投资策略；指导需要修改和提炼的观点、引用和图表的规范性；论文答辩的程序、准备、注意事项；
- 项目答辩与点评：学生项目汇报与答辩、导师点评与指导。
3课时安排：
需要详细课程表的同学，欢迎微信联系学术顾问老师。
项目产出：
●推荐信
科研项目推荐信
优秀学员可获教授推荐信
●论文发表
EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导或者CNKI检索的英文普刊全文投递与发表指导
●科研项目材料
项目结业证书
1500字左右的项目报告
助力申请：
参加科研项目之前：履历上没有深度经历
🈶科研项目之后：丰富履历，提高升学、求职成功概率
参加科研项目之前：申请文书陈词滥调
🈶科研项目之后：积累高含金量文书素材，打造个性化申请故事，展现背景软实力
参加科研项目之前：适应不了名校学习节奏
🈶科研项目之后：夯实基础，以丰富的经验和前沿的思维快人一步
学员案例：
C同学天津工业大学 GPA：91 雅思：7.0
参加科研项目：人工智能专题：语音交互与自然语言处理
获得伦敦国王学院数据科学硕士offer
W同学武汉某国际高中 雅思：6.5
参加科研项目：财务管理与会计专题：上市公司会计信息披露的监管与治理
获得爱丁堡大学会计与金融专业本科offer
看完了科研项目介绍和学员案例
最后来介绍一下