集思学院的「线上学术营」数据处理与统计分析研究项目，适合对计算机科学、数据科学、统计学感兴趣，希望跟随名校导师进行深度科研项目，选择相关领域作为未来学术研究或方向的大学生。
一、项目详情
项目中学生将掌握统计学和线性代数的基本概念，并通过实践，学习如何将数学工具应用于数据处理中。项目涵盖的主要理论概念包括：概率分布和贝叶斯决策，矩阵的表示和操作，马尔科夫链和结构化统计关系，近似推理和简单的神经网络结构等。
二、适合人群
大学生
对计算机科学、数据科学、统计学感兴趣，希望跟随名校导师进行深度科研项目，选择相关领域作为未来学术研究或方向的学生。建议具备基本编程能力，具备高中代数学基础、概率论知识
三、项目大纲
概率模型和贝叶斯推断，进行数据预处理Introduce probability models and Bayesian inference;install Python,open data files,and preprocessing
数据嵌入和马尔可夫链蒙特卡罗算法的基本原理Introduce the elements of the algorithms in data embedding and Markov Chain Monte Carl
搭建主要工作模块Build the main working modules of the project
讨论不同机器学习与AI算法之间的关系Machine learning and AI algorithms
深度学习、迁移学习与AI算法之间的关系Deep learning,transfer learning and AI algorithms
项目回顾与成果展示Program Review and Presentation
论文辅导Project Deliverables Tutoring
四、时间安排与收获
7周在线小组科研学习+5周论文辅导学习共125课时
学术报告
*学员获主导师Reference Letter
EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表（可用于申请）
结业证书
成绩单
集思学院科研品牌Path Academics通过创新技术方法和高学术道德标准，提供创新教育和跨学科研究项目，为全球大学生和优秀高中生创造海外高校的教学环境。我们致力于通过实际科研学习和思考方式培养学生，并赋予他们能够在下一阶段学习中脱颖而出的能力。
