排名-未来含金量超高的统计研项目推荐

来源：北京集思未来科研辅导时间：2023/8/22 15:15:58

无论是，还是留学申请，高校在录取学生的时候，早已从关注纸面成绩和分数，扩展到评估学生的综合素质。

而科研项目是背景提升的重要途径，集思未来整合高校科研导师/教授，为广大学子提供了很多有趣的课题，今天就来给大家分享几个集思未来的统计研项目。

《数据处理与统计分析研究》大学组

适用专业：数据科学/统计学/计算机科学

教授：L.Z.终身生教授 麻省理工学院 电子工程与计算机科学

项目背景：统计分析通过对大数据进行收集、探索、呈现，发现其中隐藏模式及趋势，现已渗透于社会生活的方方面面。制造商通过统计分析提升织物美观度及耐用度、优化航空工业生产运行；研究人员通过统计分析处理疫苗研发数据，增加其稳定性、安全性；通信公司通过数据分析优化网络资源，提升服务质量，深入了解客户需求，减少客户流失；各国政府依靠统计数据清晰了解经济金融及人口现状。

《概率论与统计学及其在较优化模型中的应用》

适用专业：统计学/应用数学/数据科学/计算机科学/经济学/心理学

教授：Jaksa 讲席终身正教授 加州理工学院

项目背景：概率论与统计学是数学一个极其重要的分支，它研究偶然现象和随机现象，以及如何从数据中提取有意义的信息。随着工程、物理、生物和数据科学的应用越来越多，这两门正在迅为了解我们生活的世界的基础。目前,概率统计理论进入其他自然科学领域的趋势还在不断发展, 在社会科学领域 ,特别是经济学中研究较优决策和经济的稳定增长等问题,都大量采用概率统计方法。

《量子计算专题：解密未来计算机 量子力学规律及其在加速算法运行及密码破译中的应用》大学组

适用专业：计算机科学/量子计算/人工智能/量子力学

教授：Thomas 终身正教授 杜克大学

项目背景：现代计算机在过去的几十年内帮助人类解决了许多问题，大幅度解放了劳动力。但是，仍有一些问题是现代计算机无法处理的。而量子计算的目标就是克服普通计算机的瓶颈，解决更多更复杂的问题。在大数据时代，经典计算机算法的发展举步维艰，即使拥有强大的硬件也无法有效解决很多问题；而量子计算机借助量子状态、量子纠缠等属性可处理近乎无限多的变量。

《高阶：人工智能与数据科学：基于计算数学及统计学理论的机器学习算法调参优化方法与实践》大学组

适用专业：数据科学/计算机科学/机器学习/计算理论/统计学

教授：Patrick 终身教授 牛津大学

项目背景：机器学习(ML)和人工智能(AI)两大主流科技将成为我们社会未来所依赖的基础设施。然而，随着这些领域的巨大增长，越来越多的数据科学家似乎依赖于ML和AI的“黑盒”使用方法。也就是在不了解理论性质的情况下,直接应用计算技术和对应框架。这一令人担忧的现象对数据科学领域的发展毫无益处，本项目旨在填补这一空白，让学生在实践的同时也能深度理解其背后的理论支持。

《统计学研究：随机过程在建模中的应用》大学组

适用专业：统计学/数理统计/工程数学与统计

教授：Vadim 终身教授 宾夕法尼亚大学

项目背景：数字时代到来之后，企业经营的各个阶段都可以被记录下来，产品销售的各个环节也被记录下来，客户的消费行为和网上行为都被采集下来。企业拥有了多维度的数据，包括产品销售数据、客户消费数据、客户行为数据、企业运营数据等。拥有数据之后，数据分析成为可能，企业成立了数据分析团队整理数据和建立模型，找到商品和客户之间的关联关系，商品之间关联关系，另外也找到了收入和客户之间的关联关系。

《MIS信息系统管理专题》

适用专业：信息系统管理MIS/数据分析/数字化转型/商业管理

教授：Richard 终身教授&项目主任 伦敦大学学院 管理学院

项目背景：随机过程是随机变量的集合，一些基本类型包括马尔可夫过程、泊松过程（如放射性衰变）和时间序列。物理、工程和社会动力学中诸多现象都受随机过程的支配。使用统计方法，可以帮助认识上述现象，做出理性决策，管理随机过程，优化产出和结果。由于现象和问题往往具有复杂性，传统数学方法无力应对，计算机建模和模拟成为了数理统计分析、预测、优化中不可或缺的工具。项目将引导学生围绕统计随机建模展开探究。

项目收获

● 完整体验大咖教授带领的项目制学习

● 学霸级的批判性思考方式

● 一篇有含金量的学术报告

● 大咖导师的亲笔推荐信

● 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（可用于申请）

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