Pradeep Ravikumar-卡耐基梅隆大学计算机科学学院机器学习系终身教授

数据分析和机器学习应用

项目介绍：本课程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。

 

• 收获成果：

• 1、教授签字的成绩单；

• 2、教授纸质评估推荐信(学生认真完成课程、保证出勤率和最终的研究报告报告或论文作业，无抄袭及学术造假，教授根据学生实际情况出具)；

• 3、教授网申推荐信（学生决定是否使用并提交);

• 4、论文（100%协助发表，绝大比例可以发表国家级以上期刊)。

Yao Yi Chiang-南加州大学空间科学研究所空间科学终身教授

数据挖掘中的算法和应用

项目介绍：数据挖掘算法是利用大数据解决许多现实问题的基础。数据挖掘应用程序有助于从数据中高效发现有用的见解，并实现从数据到有价值产品的转换。本课程将教授基本的数据挖掘算法及其在大型数据集上的应用。

 

• 收获成果：

• 1、教授签字的成绩单；

• 2、教授纸质评估推荐信(学生认真完成课程、保证出勤率和最终的研究报告报告或论文作业，无抄袭及学术造假，教授根据学生实际情况出具)；

• 3、教授网申推荐信（学生决定是否使用并提交);

• 4、论文（100%协助发表，绝大比例可以发表国家级以上期刊)。

Patrick Houlihan-哥伦比亚大学数据分析实验室副主席

数据科学的核心：机器学习和自然语言处理

项目介绍：本课题将主要通过系统的大数据背景来对 B2B 行业内消费者购买力进行包括：买卖，合作，和服务等各方面的研究分析。学生将接触数据科学的工具和技术，同时对操作方法和软件技术进行探索和实践。

 

• 收获成果：

• 1、教授签字的成绩单；

• 2、教授纸质评估推荐信(学生认真完成课程、保证出勤率和最终的研究报告报告或论文作业，无抄袭及学术造假，教授根据学生实际情况出具)；

• 3、教授网申推荐信（学生决定是否使用并提交);

• 4、论文（100%协助发表，绝大比例可以发表国家级以上期刊)。