科研项目如何提升竞争力？
论文小白真的可以发论文么？
F同学告诉你提前规划
选择适合自己的科研项目有多重要
F同学
南京信息工程大学
前40%
目前收到的offer有UCL的科学与数据密集型计算、曼彻斯特大学的健康数据科学以及香港城市大学的生物统计
参与项目
《数据科学课题：Python玩转数据处理与预测---基于股票和商业的数据科学技术分析与机器学习应用的研究》
部分offer截图
你当时为什么想要做科研？觉得这个课题最打动你的地方在哪里呀？
首先，我选择这个科研的主要原因是想丰富自己的学术背景，同时学习科研方法和论文写作技巧，为未来的深造和职业发展打下坚实的基础。
其次，这个课题的研究方向与个人兴趣高度契合。我一直对数据科学、机器学习在金融和商业中的应用感兴趣，而这个课题正好涉及股票市场分析、商业数据建模，可以让我深入研究这些领域的技术应用。
最后是导师的学术背景和实力。我的导师来自牛津大学，在数据科学和机器学习领域有深厚的研究积累。能够跟随这样的导师学习，是一个难得的机会。
F同学同款科研项目
授课教授来自牛津大学终身正教授
项目背景：
人工智能在围棋、象棋、德扑等领域都已经取得了碾压式胜利，这已经是一个不争的事实。事实上人工智能已经可以用于任何需要理解复杂模式、进行长期计划、并制定决策的领域。人们不禁想问，还有什么是人工智能不能克服的吗？
譬如说，变幻莫测的A股？如果将股市的价格变化看做一个随时间变化的序列，我们往往会发现，即使建立了符合股价变化的这样的模型，并且在有足够多的训练数据的情况下模拟出了股价，但是这些模型最多只能在特定的区间能做一些并不十分精准的预测。换句话说就是可以预测但不能精准预测。
事实上影响股价的因素不仅仅是历史股价，还有更多的因素，公司的近况，股民对股票的态度，政策的影响等等。所以许多人从这方面进行入手，用人工智能提供的快速计算能力，使用合适的模型，来量化这些因素。
当你的模型将所有的因素全都考虑进来,那么股价的预测就唾手可得了。随着人工智能技术的持续进步，人工智能投资成为被学术界和资本看好的领域。英国布里斯托尔大学教授克里斯蒂亚尼尼说，股票投资是十大最有可能被人工智能改变的行业之一。
项目介绍：
2017年，摩根大通发布了一份题为《大数据与人工智能战略：机器学习和其它投资数据分析方法》的报告，对机器学习对金融领域的影响进行了全面的阐述，昭示着机器学习已经敲开金融领域和商业数据分析的大门。机器学习是什么？如何与商业分析相结合？项目将通过介绍两种非常实用的商业分析工具，即Python编程语言和机器学习工具包，帮助学生厘清上述问题的答案。
学生将着重了解机器学习在商业分析股市预测中的应用，利用机器学习分析市场数据解决商业问题。该项目内容包括机器学习与数据科学概论、商业分析中市场数据处理的机器学习技术与算法、Python与Jupiter notebooks交互式学习、机器学习库、股市预测等。学生将在项目中学习如何使用机器学习完成商业市场数据分析，进行股市预测，在项目结束时，提交项目报告，进行成果展示。
整体参加完之后，觉得机构的这个课题有没有达到你的期望值？
达到了我的期望值。这次项目经验不仅增强了我的科研能力，也培养了学术写作技巧，并且让我深入了解了机器学习在金融和商业中的实际应用。
通过导师的指导，我学会了如何进行数据预处理、模型选择、结果分析，并最终完成了一篇较为完整的学术论文。
课堂剪影
final课题和论文的方向是什么呀？对自己的final是否满意，展开讲讲？
Final的题目和方向是基于机器学习方法的航班延误预测。
我觉得十分满意，这是我完成的第一篇学术论文。论文从数据收集、特征工程、模型搭建、实验分析到结果讨论，都经过了系统性的研究。
我的pre和final得到了老师的认可，这让我对自己的研究能力更加自信。
完整的参加完机构的项目课题，对于你申请/目前学习有什么帮助？给同样准备留学的同学一些建议吗？
有以下三点：
1⃣️ 提升科研能力：通过这次科研，我更加熟悉如何构思研究问题、设计实验、分析数据、撰写论文，这些能力在未来的研究生阶段会非常有帮助。
2⃣️ 学术写作技巧：在导师的指导下，我掌握了学术论文的写作规范，包括摘要、方法、实验、结果分析等部分，为以后发表论文打下了基础。
3⃣️ 丰富学术背景：这个科研项目增强了我的学术经历，使我的申请材料更有竞争力。
课堂剪影
请评价一下教授，论文导师/助教/班主任
教授：导师学术水平很高，对数据科学和机器学习的理解很深刻。
论文导师：在论文撰写过程中给予了很多细致的修改建议，让我的论文更加严谨和清晰。
助教：非常耐心，随时解答我们的技术问题，特别是在模型训练和数据处理方面给了很多帮助。
班主任：组织工作很到位，确保了整个科研项目的顺利进行。
服务团队的老师们配合的很好，回答问题也很及时，使我整个学习体验非常满意。
给同样准备留学的同学一些建议吗？
1⃣️ 选择自己感兴趣的课题，这样才能保持动力，深入钻研。
2⃣️ 多和导师沟通，他们的经验可以帮助你更快理解科研的逻辑。
3⃣️ 动手实践，不要只是学理论，自己去跑代码、做实验，才能真正掌握机器学习的方法。
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