大数据分析
适合人群：冲击世界名校的本科、硕博名额及优秀学生奖学金，打造专属精品学术文书
班级人数：小班 1V1
课程目标：完成项目实验、学术报告及撰写学术论文
课时：128小时

项目简介：
通过学习用户行为，结合用户行为画像，为用户精准推荐个性化内容是目前推荐系统研究热点问题。FACEBOOK、NETFLIX、淘宝、京东、今日头条等，都在广泛使用机器学习来构建推荐系统。随着大数据和人工智能技术发展，传统的协同过滤方法在逐渐被淘汰，一般只应用于冷热启动、降级策略、初筛策略，内容推荐需要解决长尾内容的精细化、个性化推荐和热度穿透等问题，深度学习方法更有优势。本项目将带着大家深度掌握深度学习框架，揭开个性化推荐和用户行为分析预测研究的面纱。
本研究课题适用于大数据、人工智能、个性化推荐和用户行为分析等研究和应用领域。
项目导师：张老师，博士，研究员，中国著名科研院所科研人员。先后主持国家自然科学基金课题、部委委托项目、院级信息化项目的研究工作、参与横向课题5项，参编著作1部，专利2项；在国内外学术期刊上先后发表论文30余篇，其中SCI收录论文8篇，EI收录15余篇。研究方向：数据挖掘、协同推荐、大数据等。
项目收获：
●获得大数据领域匹配的科学导师，进行课题指导与学术培养的机会；
●获得人工智能和个性化推荐国外前沿研究情况，国内外先进算法模型学习机会；
●学习掌握协同过滤、神经网络、Hadoop、MapReduce、矩阵分解等算法模型和开发软件等研究方法；
●获得科学研究的思维方法和独立科学研究的能力；
●获得科学家亲自签发的项目参与证明和推荐信。
项目适合人群
●有计划申请国外TOP30名校留学的优秀高中生及本科在读生；
●参加国内高校自主招生面试和综合素质测评的优秀高中生；
●对计算机科学、人工智能、大数据分析领域有浓厚兴趣的优秀中学生和大学在读学生；
●可根据特定需求的学生在不同学科领域进行定制化研究课题设计。