开始日期: 2025-01-18

　　课时安排: 6周在线小组科研+5周论文指导

　　适合人群

　　适合年级 (Grade): 高中生/大学生

　　适合专业 (Major): 对人工智能、生物信息学、深度学习、机器学习、大数据等感兴趣的学生，建议具备python基础(先导课)，如无Python基础，至少需要有计算机基础，懂一门其他编程语言也可。

　　导师介绍

　　S老师

　　上海交通大学副教授

　　上海交通大学

　　沈老师 副教授

　　曾任 卡内基梅隆大学 副研究员

　　上海市大数据技术与应用创新中心 执行主任

　　上海交通大学 博士

　　研究方向：计算机网络、分布式计算与数据处理、人工智能研究、医疗健康大数据

　　在核心期刊发表论文数十篇，参与编纂多本著作，拥有发明专利数十项。曾主持多个华为、腾讯相关深度学习应用项目。现任CCF YOCSEF上海委员。

　　项目背景

　　随着社会的发展，数据在商业、金融、医疗健康等诸多领域持续积累。数据的价值亟待被充分利用。目前，大数据已经成为支撑商业智能、医疗健康管理等众多领域的数字资产，同时也是人工智能的重要基座。大数据的处理与分析方法对数据价值的挖掘尤为重要。

　　项目介绍

　　通过该项目的学习，学生将了解大数据分析的典型算法，以及这些算法在商业、尤其医疗健康等领域的应用场景。同时学生将了解最前沿的科研课题，包括海量数据的存储与分布式处理技术等。

　　项目大纲

　　大数据分析概述：大数据的内涵与大数据思维、大数据的内涵与大数据思维、应对海量数据的分布式存储与计算技术、数据探索与数据预处理

　　关联分析及其在商业领域的应用：关联分析场景与案例、关联分析算法、使用Python进行关联分析

　　机器学习算法在疾病诊断的应用：糖尿病诊断分析场景、逻辑回归、KNN等算法、使用Python进行疾病诊断

　　机器学习算法在病因分析的应用：心脏病因分析场景、Random Forest, AdaBoost 算法、使用Python进行病因分析

　　预测分析及其在医疗健康的应用：生存预测分析场景、基于深度学习的预测算法、使用Python进行病人生存预测

　　项目答辩与点评：学生项目汇报与答辩、导师点评与指导

　　项目收获

　　6周【在线小组科研+全球就业力大师课】+5周论文指导，共126课时

　　1500字左右的项目报告

　　优秀学员获得主导师推荐信(8封网推)

　　项目结业证书

　　EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导或者CNKI检索的英文普刊全文投递与发表指导

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