UC-Berkeley Statistics Research
加州大学伯克利 统计学 科研
加州大学伯克利分校是世界著名公立研究型大学,学术界享有盛誉 ,位列2015年us news世界大学排名世界第3,ARWU世界大学学术排名世界第4。伯克利是世界上最重要的研究教学中心之一,ARWU理科排名世界第1 ,工程学及计算机科学均排名世界第3,人文社科也长期位列世界前5,与旧金山的斯坦福大学共同构成了美国西部的学术中心。
截止2016年4月,伯克利共走出了72位诺贝尔奖得主(世界第六),13位菲尔兹奖得主(世界第五),和22位图灵奖得主(世界第一),21世纪获得诺贝尔奖人数位居世界第三 。
面向对象: 以计划申请美国名校统计学、数学、金融等相关专业的高中生为主;
科研主题: statistics from a perspective of computation (e.g., linear regression, logistic regression, and some modern concepts, like LASSO and Random Forest);
软性背景: 有一定的科研履历者优先;
科研导师: 加州伯克利大学统计学专业导师;
科研地点: 加州伯克利大学科研组会议室;
科研起源:
在最新的世界学术水平排行榜中,绝大部分都是美国的大学。由于美国大学与工商业、企业结合紧密,同时学校的教学资源、实验课题及实验设备都属于全球顶尖状态,从而成为众多留学生的梦想留学目的地。
目前中国学生申请赴美留学人数日益剧增,以往美国顶尖名校选择录取GPA高分学生,后来校方逐渐发现学生在学习中缺少创新和实操的能力,进而导致美国名校录取率的下降。近些年,招生官对选择学生时更加看重的是自主创新、专业技能、思维创造才能等综合素质人才。对于计划入读美国名校的学生,实际的科研经验无疑可以提升竞争力,从而大大增加被名校录取的概率。
UCB统计学类高端科研项目,坚持为更多有梦想的学生提供机会和平台。
活动亮点
1. 进入美国名校实验室/科研组,接触尖端科学
为未来赴美深造做准备;科研经历是美国名校申请的基石,顶级名校的科研项目是对学生有能力完成名校学业最好的证明;
2. 师从导师开展实验项目
高层次的人脉和校友关系,与学生为伍的人是诺贝尔奖获得者、美国科学院院士、教授、名校博士、硕士,学生将体验到世界最顶级学术专家们的思想和气质;
3. 获得导师推荐信和科研证书
对于优秀学生可以获得名校导师的推荐信,大大助力未来的留学申请;
4. 全天候专业英语环境,迅速提升专业水平
提升沟通和专业英语水平,提升专业知识和能力,用实践使学生的理论知识更加具体形象;
5. 高含金量收获助力未来留学深造及就业
在名校导师指导下的科研过程将帮助学生明确自身发展方向,不断深化对于美国学界的了解与认同,帮助参与学生及家长明确未来的学校及专业申请方向;从而更好的明确留学的目的与意义,摆脱盲目,获得真知;
科研方向
Lab Introduction
UC-Berkeley的统计学常年与Harvard、Stanford霸占全美前3,科研组计划招募科研助理,目前组里成员:英国国家科学院研究员、Loeve Prize获得者(Probability领域最高奖项)、美国数学月刊编辑。科研组常为微软、Google提供科研协助。
Areas of Interest
Probability[概率论];
Stochastic Processes[随机过程];
科研概述
This research leads to statistics from a perspective of computation. In this research, students will learn several statistical tools frequently used by statisticians, including R and Latex. Based on these tools, they will acquire some classical statistics, e.g., linear regression, logistic regression, and some modern concepts, like LASSO and Random Forest. Finally, a challenging project is required. Upon the completion of this research, a student is expected to understand the basics of statistics and acquire some essential tools.
科研进程
STEP 1: (preparation): Statistical computing.
Session 1: R language.
—R basics, including elementary syntax and data structure.
—Data manipulation.
—Drawing graphs using R.
Session 2: Latex.
—Installation of Latex. —Latex basics.
STEP 2: Statistics Basics
Session 1: Overview of statistics.
Supervised Learning * Regression
* Classification
—Unsupervised Learning * Clustering
Session 2: Exploratory Data Analysis (EDA).
…………
STEP 3: Regression methods.
Session 1: Classical regression methods.
…………
Session 2: Modern regression methods
…………
STEP 4: Final Project
The final project is a classical prediction problem: predicting movie ratings with IMDb data. IMDb keeps user ratings and corresponding information for the movies, including the movie title, director, duration, year of release, genre, IMDb rating, and a few other less interesting variables. It's interesting to develop a model given both the ratings and the related info, and then use the model to predict the ratings of other movies (suppose they're not yet released). To practice is the best way to learn. Throughout this project, the students will utilize all the statistics and the computation tools he or she learned from the first two weeks. The advisor will guide the student to complete it.
科研收获
1. 挑战自身潜能,切身体会常加州伯克利UCB严苛的学术氛围。通过参加紧张丰富的3-4 周科研,学生能亲身体会国际精英们在这样的学术氛围下如何完成自身成长;
2. 极大拓宽学生视野,统计学也是加州伯克利的优势学科之一。处在这样一个学习氛围下,能够让学生拥有国际视野,了解到世界顶尖的设计行业在研究的课题和内容,从而对整个行业有更清晰的认知;
3. 学生将有机会与顶尖教授零距离交流,聆听世界一流统计学家的讲座,获取该产业第一手现实资料;
4. 科研完成后,学生将会全面了解并体会到加州伯克利的培养流程,并对设计专业尤其是统计专业有一个完整的认知,将对学生今后的专业选择或者人生规划帮助良多;
参加流程
1. 提交报名表;
2. 科研组择优面试;
3. 面试通过后,发送录取确认书;
4. 协调机票、接机、住宿;
5. 赴美开始科研;
6. 获得导师推荐信,科研证书,丰富的CV、PS履历;
科研时间
时间:6月1日--9月1日,每期时间长度为3—4周;
具体情况根据学生面试情况由美方进行调整;
报名后安排校方面试,面试前辅导学生阅读1篇专业论文;
学校环境:
学校地址:宁波海曙区东渡路55号华联写字楼1101室
鄞州校区地址:鄞州区日丽中路757号奥克斯大厦1401室
我们不是中介,我们愿做同学们的“海外智囊团”。我们全力为你们提供精英式的培训和咨询,而不是做那些只触及皮毛的工作。我们身在美国,所以我们更知道美国人重视什么,懂得什么是申请的核心。
你还有发挥的空间吗?——我们要的是“潜力”!
你在课堂里学到什么?
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