在AI技术席卷全球的当下，许多有志于深入STEM领域的优秀学生却面临着共同的困境：他们理解算法的重要性，却不知道如何获得一份干净、可用的数据。
他们被“AI for Good”的愿景吸引，却难以将机器学习模型与自己关心的社科、环境或商业问题真正结合；他们希望在申请中展现独特的技术洞察，却暂时没有完成一个从数据采集到模型部署的完整、严谨的学术全流程指导。
这正是帝国理工学院终身教授T. Heinis主持讲授的【AI与数据分析】旨在解决的核心痛点。
本课程绝非简单的工具教学，而是一场严谨的、以研究为导向的学术能力构建训练，专为G9-G12阶段希望奠定坚实数据科学基础、并锻造跨学科问题解决能力的学生量身打造。
01、学术视野如何转化为你的项目高度
机构非常荣幸邀请到了帝国理工学院的终身教授T. Heinis担任本次课程的主讲人，其职位在计算机科学顶尖殿堂中经历了最严格的学术原创性与教学贡献的双重认可。
然而，课程的独特价值更源于他极具纵深的复合背景：
✅从基础原理到前沿突破的完整链条
他在苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）的博士研究奠定了其计算科学的根基，随后在洛桑联邦理工学院（EPFL）的博士后工作进一步拓展了其应用视野。
这条经典的欧洲顶尖理工科进阶路径，确保他能将最根本的计算思维与最前沿的跨学科应用无缝衔接。
✅“从0到1”的实验室主导经验
作为SCALE实验室负责人，他常年身处将原始想法转化为实证研究的第一线。这种经验将直接转化为课程中“如何定义一个问题”、“如何设计验证路径”的关键方法论，而非仅仅传授已知的技术。
✅前瞻性领域的亲身实践者
他在DNA数据存储这一融合了生物技术、信息理论与计算机科学的前沿领域进行深入研究。这使得课程天然带有“突破现有框架”的基因，他能引导学生思考如何将AI应用于那些尚未被充分开发的交叉地带——这正是顶尖大学招生官所青睐的“探索性潜质”。
跟随这样一位教授学习，你获得的将不仅是知识与技巧，更是一种高阶的“研究者思维模式”和一份极具分量的“学术身份背书”。
02、不只是学习工具
而是构建解决真实问题的能力闭环
本课程精心设计的全流程体系，直击学生独立完成AI项目时最常见的“断层”与“卡点”。
📌数据驱动决策思维的建立
课程开篇即颠覆“数据服务于模型”的片面认知，确立“问题驱动数据”的核心原则。你将学习如何为一个具体的研究问题（如“城市公园布局对社区空气质量的影响”）制定数据采集策略，评估不同数据源的偏见与局限性，并理解数据伦理的基本边界。
这种思维让你在后续的学术写作中，能够清晰地论证自己每一个步骤的合理性，展现超越年龄的学术严谨性。
📌数据科学全流程的沉浸式掌握
我们深知，一个能交付结果的AI项目，80%的努力在于数据准备。课程将用大量时间深入“数据收集、清洗、探索性分析与可视化”这些常被忽略但至关重要的环节。
你将系统学习处理缺失值、异常值检测、数据规范化等实战技能，亲手“清洗”过混乱的数据，真正理解何为“垃圾进，垃圾出”，并建立起对最终模型质量负责的全局观念。
📌AI建模技术的针对性应用
在坚实的数据基础上，课程将引导你进入机器学习核心领域，教你如何根据问题类型和数据集特征，选择合适的模型。你将学习模型训练、验证与评估的基本方法，理解过拟合与欠拟合，并最终得到一个能够针对你选择的“X”领域给出预测或洞察的、可运行的模型。
📌“AI+X”个性化项目的完整产出
“X”是本课程的灵魂所在。我们鼓励你从自己的兴趣出发，将AI作为分析工具。技术顾问将提供一对一指导，帮助你完成从选题细化、数据处理到模型调优的全过程。
最终的产出不仅仅是一个代码文件，更是一份结构完整、图文并茂的项目演示文档。这份文档清晰地讲述了你的研究问题、方法论、分析过程与结论，它本身即可作为申请材料中强有力的作品集。
📌教授签发的个性化学术评估报告
这份报告将超越简单的“参与证明”，而是基于你在项目全过程中的表现，对你在数据敏锐度、技术执行力、逻辑严谨性和跨学科应用能力等方面进行专业点评。
这份来自世界顶级学府终身教授的第三方权威评价，为你个人陈述中的能力描述提供了无可争议的佐证。
03、顶级学术指导
与落地技术护航的双重保障
课程采用独特的“4+6”双轨制教学模式，确保学术高度与实操落地的完美平衡
🔥4节教授核心课
由T. Heinis教授亲自授课，聚焦于宏观框架、核心原理、前沿动向与跨学科案例解析。这些课程旨在提升你的认知天花板，让你理解每一步操作背后的“为什么”。
🔥6节技术辅导课
由资深技术顾问主持，专注于解决具体操作中的“怎么做”。从环境配置、函数使用技巧，到代码调试、可视化优化，提供手把手的支持，确保你无阻碍地将想法转化为代码。
参考技术顾问背景
Claire Chen
硕士毕业于英国帝国理工学院数据科学专业，本科为国内985院校统计系，具备扎实的跨学科理论基础。在读期间参与NLP与医疗影像AI研究项目，曾在国际会议发表论文，熟悉从数据清洗到模型部署的全流程。目前兼任某海外初创公司数据顾问，负责自动化分析工具落地，积累了大量“轻代码”实战经验。
Maya·X
约翰霍普金斯大学生物医学信息学硕士，本科为上海交通大学生物医学工程。l拥有医院信息系统实习与健康科技初创公司数据分析师双重经验。l目前参与利用多模态数据（基因组、电子病历、可穿戴设备）进行慢性病风险预测的科研项目。
具体授课顾问以实际安排为准。
这门课程的真正意义，或许不在于掌握某种具体的技术，而在于开启一种新的可能性——让你发现，那些你关心的世界议题与你好奇的前沿技术之间，原来存在着如此深刻的连接。
我们期待与你一同，从第一个清晰的问题出发，到第一行有意义的数据，直至完成第一个属于你自己的、充满洞察的发现。故事的开端，始终源于你内心那簇未被点燃的好奇之火。
我们在这里，只为助它清晰而明亮地燃烧起来。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
