学术科研项目内容大解析
除了标化成绩很重要,国外大学还在意学生的哪些条件呢?
爱丁堡大学商学院明确指出:标化成绩在内的学术条件参考指数是60%,而非学术的条件则是40%。要知道,在2021年以前,这一项指数参考还是学术70%,非学术30%,帝国理工学院也明确要求学生有相关科研经历,这说明国外大学将会更全面评估学生的申请材料,除了标化之外的非学术背景将更显重要了。以前我们都说,通过院校背景、GPA、IELTS/TOFEL、GMAT/GRE这些学术条件拉开差距,现在相关科研经历、核心岗位的企业实习经历、出色文书、推荐信都显得尤为重要,通过简历就可以直观的拉开差距了。当G5和王曼爱华的申请量逐年递增,当申请人至少手握2段科研项目,3段实习,你是否还在默默等着网申开放,只准备好简单CV、PS、推荐信、成绩单就递交?要想脱颖而出就要人无我有,人有我优。
接下来我就简单剖析科研项目都做些什么吧。
以Python 金融工程分析
Program Background
项目背景
大数据时代的金融行业,涌动着以量化交易、风险控制和管理、智能投顾为代表的金融创新, 而创新成果的取得又离不开实用编程软件的发展。在众多编程语言中,Matlab、C++、Python 的使用范围最为广泛。近几年, Python 由于开源、易上手和功能强大,逐渐成为金融工程 量化分析中使用频率最高的量化分析软件。如何运用 Python 完成金融大数据分析,还原真实金融行业 Python 数据分析业态,帮助职场人士和学生完成从实操小白到 Python 金融大数据分析高手的华丽转身,是项目的核心所在。
Program Description
项目介绍
项目内容包括金融工程定价方法及其 Python 应用、马科维茨投资组合理论、资本资产定价模型、量化金融数据分析及其 Python 应用、金融大数据、机器学习、过滤和交易信号以及高频数据,结合数学和统计学分析金融量化模型,掌握机器学习在量化金融的实践,在项目结束时提交项目报告,进行成果展示。
Targeting Students
适合人群
大学生
金融工程、量化金融、金融数学、计算金融、投资学、统计和计算机相关专业,以及对金融工程、量化分析、计算机、风险管理、量化投资和商业分析工作感兴趣的同学;学生需要具备扎实的数学基础和编程基础
Syllabus
项目大纲
1、Python 金融数据分析:量化金融概论及其 Python 应用 Introduction and python basics. What is quantitative finance and why do we care about these tools? Why Python? When and how to use python to organize data?
2、数据处理:如何处理金融数据,什么是时间序列数据(比如股价、收益和收入数据),如何获取和组织数据,如何处理数据。Working with data. Types of financial data and how to work with it. What is time series data? How to acquire and organize data? What to do with data once you have it?
3、数据可视化与商业智能工具 Visualization and business intelligence tools.
4、金融数据解读与呈现 IInterpretation and presentation of financial data I.
5、金融数据解读与呈现 IIInterpretation and presentation of financial data II.
6、项目回顾与成果展示 Program Review and Presentation
7、论文辅导 Project Deliverables Tutoring
Outcome
项目收获
1、学术报告
2、获主导师 Reference Letter
3、EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO 或同等级别索引国际会议全文投递与发表
指导(可用于申请)
4、结业证书
5、成绩单
对科研项目感兴趣的同学都可以联系我哦