对电子，信息，通信，计算机等专业感兴趣的学生。针对美国留学的学生，我们还有更多国内、国外等名校均有研究项目，包括清华、北大、宾大、UCB等，需要根据学生的背景，目标院校以及就业方向进行一对一详细评估和岗位匹配。

我们正在经历一场由数据引发的社会革命，大数据已经广泛应用于日常生活息息相关的诸多领域，并且正在成为经济社会发展的新驱动力。大数据不仅是一场技术革命，它还是一场经济变革。在信息化发展的新阶段，大数据已经成为世界各国竞相发展及竞争的焦点。大数据正在改变各国综合国力，重塑未来国际战略格局大数据关键技术中涉及数据获取、数据分析、数据可视化、数据决策等一系列内容，python作为目前市面上最主流的工具，为大数据关键技术的实现提供了强有力的支持。本课题通过python工具的学习与实战，让学生能够掌握大数据的关键技术，为今后的科研工作奠定基础。

一、项目大纲

1.Python编程

2.Python工具安装与使用

3.Python文件处理与数据获取

4.机器学习之聚类分析算法介绍

5.python与数据可视化

6.Python与关联分析算法

7.论文定稿

二、课程内容安排

1.研究课程概述

·导师自我介绍及相关项目介绍

·相关课题的基础入门教学，以及学习方法。

·最终目标：掌握基础的知识，对该课题有一定的了解和应用，清楚基本理论，相关论文的定稿等。

2.Python编程

·python基础知识夯实，pytorch内容大纲主要内容过一遍，数据集格式转换批量操作及处理

3.Python工具安装与使用

·Windows下python工具安装与使用的教程和讲解，详细安装步骤，命令窗口的使用和命令指示符，使用方法的详细讲解。

4.Python文件处理与数据获取

·对Python文件处理数据获取进行简述，其中基本操作如：读取文件信息时要注意文件编码，文件与路径的检索，两种方法指定一个文件路径，绝对路径：根文件夹开始，相对路径：相对于程序的当前工作目录。

5.机器学习之聚类分析算法介绍

·介绍聚类分析例如;聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。

·对机器学习聚类分析算法进行要点分析和讲解。

6.python与数据可视化

·对数据可视化进行概述 数据可视化是在整个数据分析非常重要的一个辅助工具,可以清晰的理解数据,从而调整我们的分析方法。

·能将数据进行可视化,更直观的呈现 使数据更加客观、更具说服力

·数据可视化与python语言也有相应的结合, 如Matplotlib.

7.Python与关联分析算法

·对Python机器学习算法关联算法进行介绍。(Apriori、FP-growth)

·对算法思维，算法步骤，算法原理进行简述。

8.科技文检索与管理技巧

·如何使用检索工具，和文献检索的内容技巧

·筛选文献类型和识别内容，掌握主要的文献类型和技术报告

·指导和帮助检索文献中出现的问题，提出方法内容，介绍管理技巧。

9.科技论文的写作方法与指导

·选定研究方向，做深入研究，针对科技论文进行方法的指导与方向

·了解科技论文的一般框架，如何将科研思想转变为科研文字构建论文框架，选取一定价值研究的关键词。

10.论文定稿 Semiconductor

·论文整体框架剖析，各部分内容及需完成模块。

·对项目进行总结，进行答辩，讨论，指导

·讲解论文的不足，帮助同学进行更改和润色;

·对论文内容进行讨论答疑，对课题项目相关内容做补充答疑，最终定稿。

三、适合学生

申请电子，电子通讯，信息，通信，计算机等相关专业的高中生、本科生、研究生为主。

3-6个月全程指导

1、4000字左右高质量论文（经过导师润色、教务改版、出版社编辑查重等）

2、国际认可的录用函（EI/CPCI等国际会议全文投递与发表的录用函）

3、实地或远程参加国际学术会议（学生可选参加与否）

4、专属个性化导师推荐信（导师从多个方面对被推荐者做出全方位个性化评价）