我們正處在一個日漸由數據驅動的世界，機器運行、科學研究和應用、教育、交通等各方面都離不開其背后數據的支撐。數據科學是一門研究如何由利用數據學習知識，并挖掘有價值數據生成數據產品的學科。數據科學主要有兩個內涵：一個是研究數據本身；另一個是為自然科學和社會科學研究提供一種新方法，稱為科學研究的數據方法。
課題內容
本課程針對高中或早期大學生，講授機器學習和數據科學領域的相關知識，為學生提供相關的數學，統計學和程序設計提供基礎，并接觸探索計算機視覺或數據分析與可視化的相關知識。課程中，學生將學習python語言，將所學領域的知識運用到實際過程中，解決數據分析和計算機視覺可視化的相關問題。
授課配比
教授課程：
共計16小時，每周2節課，每節課2小時。教授講授學科理論知識，講解科研論文閱讀材料,探索研究方向，指導項目設置操作。
TA助教課程：
共計16小時，每周2節課，每節課2小時。指導項目操作以及學術論文寫作，解答日常學業疑難，升學選課建議。
寫作課程：
共計8小時，每周1節課，每節課2小時。藤校資深寫作導師每周一次為期2小時的寫作輔導。
項目收獲
網申推薦說明：
學生在順利通過課程要求后，根據學生表現和特點，100%收獲個性化網申推薦信。
教授評估報告：
根據學生課堂表現、學術能力評估、團隊協作等綜合考量出具評估報告。
項目結業證書：
由教授簽字，證明學生參與的科研項目真實有效性。
小組論文發表：
不同項目將進行分組，組合協作完成一篇論文，（每組3-5名學生）科研組提供論文選題，全程指導學生輔導論文寫作修改，直至完成發表EI/CPCI級別國際會議期刊的全文發表（發表周期1-3個月根據小組完成情況）
導師信息
GregoryKesden
卡耐基梅隆大學
終身教授
擔任卡內基梅隆大學國際知名編程團隊的首席教練，多個區域編程競賽的總監
擔任卡耐基梅隆大學計算機科學的助教項目負責人，計算機科學學院的教育運算的主管，卡耐基梅隆大學研究生項目的副主任
主要研究領域為軟件系統，包括分布式系統、網絡、云計算、操作系統，以及軟件工程和法醫計算機科學的某些領域
在計算機科學教育以及競賽領域獲得多個獎項，當中包括：SCS西蒙教學卓越獎，SCS哈伯曼教育服務獎和ACM年度教練獎
曾擔任加州大學圣地亞哥分校（USCD）計算機科學與工程研究生課程主任
擁有豐富的教學經驗，包括高中課程，入門編程和數據結構以及高級本科生和研究生課程
授課時間：2020.07.26-2020.08.19
授課形式：遠程直播式授課
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