来源:新东方美国研究生留学

2016年,英国数学家,乐购俱乐部构架师Clive Humbly提出这样一个说法 ——“数据是新能源”.

iPhone革命、移动经济的飞速增长无疑为大数据技术的发展创造了完美的契机。

2012年,HBR(Harvard Bussiness Review)发表了一篇文章,将数据科学家“推到了风口浪尖”。该篇文章名为《数据科学家:21世纪最性感的职业》(-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century)给这群“新人类”打上了标签:一个集数据黑客、分析师、传播者和信誉顾问的混合体。

其主要研究内容包括数据科学基础理论、数据预处理、数据计算和数据管理,数据科学的知识体系如下图所示:

其研究的工作过程是:从数据自然界中获得一个数据集;对该数据集进行勘探发现整体特性;进行数据研究分析(例如使用数据挖掘技术)或进行数据实验;发现数据规律;将数据进行感知化等等。

为了让对数据科学感兴趣的学生更好的了解数据科学,新东方推出如下项目:

项目内容

数据科学分析技术基础—科学计算与不确定性量化。项目在一周时间内集中开展。

项目资源

国内知名大学

项目导师

国内知名大学教授、研究员,英国曼彻斯特大学博士,美国麻省理工学院博士后,主要研究方向为模型化简,不确定性量化,大数据算法,偏微分方程数值解,有限元方法,区域分解方法。(推荐人)

项目地点

上海科技大学

项目成果

学生完成项目报告后,可获得由项目导师出具个性化英文推荐信。

项目介绍

随着大数据时代的到来,如何从庞杂的数据云海中去粗取精,去伪存真,提炼对于科学决策有关的信息,将成为未来商业竞争中的一门核心技术,并且一定程度上决定企业运营的成败。 数据科学涵盖数据获取,数据储存与管理,数据分析和可视化等各个方面。本次项目将重点研究数据分析中的算法,旨在通过Markov Chain Monte Carlo(MCMC)模型,Finite Element Methods (FEM)等工具初步构建解决复杂量化问题的一系列算法。本项目主要为计划申请数据科学,统计学,计算机科学,机械工程等专业学科的本科生所设计。完成本项目之后,学生将会熟悉MCMC模型,有限元分析方法,并提升MATLAB编程技能。

项目模块

Mathematical understanding of physical models governed by partial differential equations (PDEs)

Basic and advanced methods for solving PDEs

Methods for solving large-scale linear systems

Methods for forward and inverse uncertainty quantification problems

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