数据分析近几年一直大火，国外很多名校如MIT、JHU，都陆续开设了相关的专业~学生选择数据科学专业是值得的，因为它提供了广泛的职业选择和发展机会。

⭕数据分析前景

数据科学家可以在企业、政府、学术界等领域中工作，他们可以成为数据分析师、数据工程师、机器学习工程师、业务分析师等。此外，数据科学还是创新和探索的领域，学生可以参与解决现实世界中的问题，推动科学和技术的发展。

⭕什么专业需要科研：

理工科（物理，化学，生物，计算机科学，工程学，环境科学）

研究类文科（社会学，经济学，心理学，历史学等）

商科（国际关系，商业与企业管理等）

⭕为什么需要做科研？

举个例子，申请美研的话，科研论文可以发表期刊和收获名校老师推荐信，这一点其实非常吸睛，尤其在简历经历上写出这一项，可以秒杀很多其他的竞赛（不知名或者名次不高）和其他实习活动。

为什么这么说，因为科研论文本身如果最后可以完成的话，不光得到期刊发表文章，也是很好的进行了一次国外学习的体验，检验自己是否适合这个专业，其次如果你与目标院校的教授一起做过科研，TA的推荐信会超级帮助你申请这所学校获得offer～

所以说申请数据分析留学的小伙伴也越来越多，竞争也越来越大，所以为了提高录取率，咱们背景提升得做起来！尤其是国际高中、留学背景提升、意向出国留学特别是英美的同学们：千万不要错过【无忧留学】宝藏数据分析类科研项目哦！！

一．人工智能专业课题：大数据算法模型与应用

✅ 适合人群

对计算机专业感兴趣的， 修读计算机、（电子）电气工程、信息工程等专业，以及未来希望在机器学习、算法、编程、数据分析等领域从业的学生。

具备离散数学、概率论基础的学生优先。

✅ 课程大纲

1. 机器学习

2. 神经网络

3. 数值线性代数或优化

4. 稳健回归或Hessian草图

5. 实际问题与设计复杂模型

6. 理论（数据驱动）算法

✅ 项目内容

将介绍算法技术,如动态程序设计、散列和数据结构, 分治算法,网络流和线性规划。我涵盖范围广泛的分析工具,如recurrences、概率分析,平摊分析和势函数。除了学习算法,还会涉及一些复杂性理论的研究——双重的算法设计（下界方法在这些模型中的显示和最优算法）。最后,将讨论新模型在现代大型数据集下的应用,比如在线算法、机器学习和数据流。

二．数据科学专业课题：机器学习在数据分析上的实际运用

✅ 适合人群

对计算机、数据分析、机器学习专业感兴趣的学生。

修读数学、计算机、信息科学等专业，以及未来希望在大数据分析、商业分析、计算机算法等领域从业的学生。

具备微积分、线性代数、以及计算机编程基础的学生优先。

✅ 课程大纲

1. 数据分析简介

2. 探索性数据分析（EDA）

3. 聚类：分区式、分层式

4. 分类：决策树

5. 分类：最近邻、集成

6. 异常检测、从语法到语义、提升算法

✅ 项目内容

讲授机器 学习和数据分析的相关基础理论、主流机器学习思想和方法，旨在让大家深入了解从事机器学习以及相关学科应用的研 究人员目前需要学习的方法、技术、数学和算法，为开展相关领域的技术开发和科学研究奠定基础。

⭐⭐以上项目均可获得⭐⭐

Ø 课程成绩单

Ø 教授推荐信

Ø 科研实践成绩与学术评价

Ø 论文推荐发表

Ø 结业证书

这些项目不仅可以提高你在数据科研领域的技能，还为你的背景增色不少。记得挑选与你兴趣相关的项目，热情和兴奋是推动科研成功的最好动力！

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