来源：北京集思未来科研辅导时间：2023/3/3 15:45:13
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想保研、硕士留学？这些海外学校教授亲授的统计研课题助你成功！
如果你想计划保研到高校，或者希望留学海外高校，那么科研项目是你提术背景的不二之选，在集思未来科研项目，你可以与牛剑哈耶普等学校的大牛教授一起学习、研究一个课题，在他们的专业指导下完成一篇高质量学术论文的投递和发表。
今天集思未来科研小组为大家整理了近期开班的海外学校教授亲授的统计研课题，欢迎大家咨询报名。
一、《数据处理与统计分析研究》
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。
项目中，学生将掌握统计学和线性代数的基本概念，并通过实践，学习如何将数学工具应用于数据处理中。项目涵盖的主要理论概念包括：概率分布和贝叶斯决策，矩阵的表示和操作，马尔科夫链和结构化统计关系，近似推理和简单的神经网络结构等。
个性化研究课题参考：
运用蒙特卡洛模拟法的数据流调度优化模型研究
朴素贝叶斯分类器模型改进
基于多源迁移学习的数据校验方法
二、《概率论与统计学及其在较优化模型中的应用》
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。
本项目将提供世界的概率论和统计学的现代介绍，将涵盖概率分布、期望、独立性、条件期望和马尔可夫链的基本概念，以及极大似然估计、置信区间和假设检验的概念。学生将在项目结束时，提交项目研究报告，进行成果展示。
个性化研究课题参考：
线性回归中自相关问题在建模中的求解与研究
线性回归(房价预测模型)
基于一元线性回归的变形监测数据处理与分析
三、《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》
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。
包括Google和NASA在内的众多外企业与科研机构都在量子计算领域投入了大量科研资金，并于近些年取得了初步成果。在不久的将来，随着量子计算机投入量产，其必然会在网络安全、互联网搜索和人工智能中担任举足轻重的角色，并深刻改变现代制造业、服务业的各个领域。
四、《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》
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。
个性化研究课题参考:
MSE与MAE对机器学习性能优化的作用比较
机器学习随机优化方法的个体收敛性研究
高维因子模型及其在统计机器学习中的应用
五、《统计学研究：随机过程在建模中的应用》
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。较为的数据分析案就是沃尔玛的啤酒和尿布策略：在有婴儿的美庭中，通常都是由母亲在家中照看婴儿，去超市购买尿布一般由年轻的父亲负责，而他们往往会顺便为自己购买一些啤酒。
而数据统计发现，多数父亲通常有可能会寻找到一家超市直到可以一次买到啤酒和尿布两件商品为止。沃尔玛的管理人员发现该现象后，立即着手把啤酒与尿布摆放在相同的区域。其后，为了证明“啤酒+尿布”销售的可行性。
美国学者艾格拉沃(Agrawal)在1993年从数学及计算机算法角度提出了商品关联关系的计算方法——Aprior算法，即通过分析购物篮中的商品集合，找到商品之间关联关系的关联算法，根据商品之间的关系，找出顾客的购买行为。在此基础之上沃尔玛尝试将艾格拉沃提出的Aprior算法引入POS机数据分析中，此举大获成功。
六、《MIS信息系统管理专题》
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。
项目内容包括随机数性质与生成、随机算法设计、算法代码、统计预测、计算复杂性与效率、统计编程语言等。学生将通过项目运用Java编程语言，探究随机性、随机数生成及其在复杂现象模拟中的应用，在结束时提交项目报告，进行成果展示。
个性化研究课题参考：
蒙特卡罗粒子输运模拟中基于粒子的并行计算方法研究
高斯随机数发生器的研究与设计
大数据时代下的统计学研究
提升科研学术能力：硬核科研项目经历将成为简历，文书，面试素材，让申请更加言之有物；
获得教授亲笔推荐信：学员可获得教授本人力推荐信（网申）；
发表核心期刊论文：可发表SCI/SSCI/EI/CPCI等各级别学术论文，进一步展示学术能力
背景提升活动帮你补足学习成绩外的50%；
科研类活动对学术能力起到很好的辅助说明作用，并且可以同时体现力， 团队协作精神等其他素质，一直是招生官非常青睐的活动经历。
项目收获：教授推荐信+学术报告+论文/学术会议摘要+牛津AQA IPQ认证
项目收获：教授推荐信+学术报告+论文/学术会议摘要
项目收获：教授推荐信+论文/Pesearch proposal+学术报告
周围都是学校出身，自己既不是海外学校 ，也不是985,211，会不会申请轮就被刷掉？
标化成绩很高,却没有拿的出手的活动经历，项目经验，写文书的时候可真挠头...
想申计算机，大学里学的却是会计，那么多科班出身的人都在申，我还有希望吗？
身边都是“党”，可自己真的已经尽力了，难道想申TOP30就彻底没戏了吗？
精心研发，备受好评经典科研项目。海内外青年一起协作完成，一个项目即可锻炼展示学术科研能力、力、 团队协作能力等综合素质
市场营销：打造品牌战略优势
经典商业案例分析
金融市场分析与企业战略决策
移动通信技术前沿：5G研究
信息技术与电子工程：数字通信技术研究
机器学习与数据科学
教育心理学研究方法
存续与颠覆：社会与文化学说研究
心理学研究：精神健康与疾病
建筑与城市设计研究
电影的拍摄技巧：用作品记录人生
个人独立定制课题，导师1对1专门指导，重点锻炼展示独立思考精神，批判性思维等能力模型
创新经济学：论知识产权如何变现
金融计量
体育管理
临床医学-心脑血管护理与研究
供应链中的线性编程原理
人工智能在生物医学中的应用
当代国际法与人权
压力应对与压力调整模型研究
社会学经典学说研究
电影导演与制作
戏剧研究
艺术鉴赏分析
1、招生官可以通过推荐信中推荐人对你的看法，来检验你在其他申请材料中表现出的是否属实；
2、标准化成绩低、GPA低，都可以利用推荐信来提升申请竞争力，当然文书也可以，但推荐信更具信服力。
1、大牛推荐信：所申请专业领域放心人士，职称高，成就高，海外背景等；
2、获得大牛导师推荐：推荐人基于申请人专业能力和总体素质，给出客观评价并强烈推荐。
学员将在海外大学研究员、博士的带领下体验完整的科研项目，包括构思课题、确立课题、丰富专业知识、搜索与阅读文献、撰写学术论文以及投稿发表
核心项目训练 = 5次论文指导课程
论文质量评估 = 论文质量评估报告+论文润色及修改+ 论文查重（查重率10%以下）
论文投递指导 = 论文选刊指导 + 论文投递指导 + 论文审阅指导
文章发表在由Twitter联合创始人Evan Williams所建立的协作性媒体平台Medium上。Medium自创立起就以主题为核心的内容组织方式来聚合内容、吸引众多作家，设计师发布作品！
该同学在指导下使用基于大量AJAX技术的Weebly系统成功发布了以“互联网商业分析”为主题的个人学术网站。
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该生研究成果被规模较大的生物物理学会议第64届美国生物物理学年会接收，论文摘要将收录于生物医学领域放心出版物Cell Press旗下SCI期刊Biophysical Journal。
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纽约大学Tandon工程学院正教授，曾任JP Morgan衍生品与风险管理研究部副总裁，南加州大学教授。导师在金融产品设计、衍生品、风险管理和金融分析方面具有丰富的工作经验。
Francis导师现任加州大学洛杉矶分校传播学终身教授，主要研究大众传媒如何利用语言、图像、手势和情感塑造多模态信息，对公众思想造成影响，形成复杂综合的现实模型，重点关注新闻如何参与人们对事件原因的推理过程，以及如何干预和控制未来。
芝加哥大学计算机科学终身教授，同时担任芝加哥大学数据与计算中心主任，曾在普林斯顿大学担任计算机科学终身教授、信息技术政策中心副主任，被《麻省理工学院技术评论》评为35岁以下较佳创新者之一。
麻省理工学院（MIT）物理系终身教授，理论天体物理学家。曾获素有“诺贝尔风向标”美誉的美国斯隆研究（SloanResearchFellowship）、国际天文和天体物理界较具声望的博士后奖励Hubble Fellow，以及哈佛-史密松天体物理中心博士后研究奖金。
