數(shù)據(jù)科學(xué)科研項(xiàng)目：基于現(xiàn)實(shí)股票交易市場(chǎng)下的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的研究

導(dǎo)師學(xué)校介紹

牛津大學(xué)是英語(yǔ)世界中最古老的大學(xué)，也是世界上現(xiàn)存第二古老的高等教育機(jī)構(gòu)。牛津大學(xué)是一所公立研究型大學(xué)，采用傳統(tǒng)學(xué)院制。它是羅素大學(xué)集團(tuán)成員，被譽(yù)為“金三角名?！焙汀癎5”。該校涌現(xiàn)了一批引領(lǐng)時(shí)代的科學(xué)巨匠，培養(yǎng)了大量開(kāi)創(chuàng)紀(jì)元的藝術(shù)大師、國(guó)家元首，其中包括28位英國(guó)首相（其中13位來(lái)自基督教堂學(xué)院）及數(shù)十位世界各國(guó)元首、政商界領(lǐng)袖。牛津大學(xué)在數(shù)學(xué)、物理、醫(yī)學(xué)、法學(xué)、商學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域擁有崇高的學(xué)術(shù)地位及廣泛的影響力，被公認(rèn)為是當(dāng)今世界最頂尖的高等教育機(jī)構(gòu)之一。從1902年起，牛津大學(xué)還設(shè)立了面向全世界本科生的“羅德獎(jiǎng)學(xué)金”。截止至2019年3月，牛津大學(xué)的校友、教授及研究人員中，共有72位諾貝爾獎(jiǎng)得主（世界第九）、3位菲爾茲獎(jiǎng)得主（世界第二十）、6位圖靈獎(jiǎng)得主（世界第九）。2021-2022年度，牛津大學(xué)位列泰晤士高等教育世界大學(xué)排名第1，QS世界大學(xué)排名第2，U.S.News世界大學(xué)排名第5，軟科世界大學(xué)學(xué)術(shù)排名第7。特別的是，牛津大學(xué)于2017-2021年連續(xù)五年在泰晤士高等教育世界大學(xué)排名榮膺世界第1。

導(dǎo)師詳細(xì)介紹

導(dǎo)師昵稱

Patrick

導(dǎo)師級(jí)別

終身教授

導(dǎo)師學(xué)校

牛津大學(xué)University of Oxford

Patrick導(dǎo)師現(xiàn)任牛津大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)系的終身教授，曾任教于耶魯大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系，擁有普林斯頓大學(xué)博士學(xué)位，榮獲牛津大學(xué)杰出教學(xué)獎(jiǎng)。Patrick教授的研究研究興趣集中在應(yīng)用概率、統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的交叉領(lǐng)域,聚焦于高維概率、統(tǒng)計(jì)和優(yōu)化的基本原理，為機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能提供高計(jì)算效率、統(tǒng)計(jì)最優(yōu)的算法。導(dǎo)師同時(shí)對(duì)圖形建模以及蒙特卡洛模擬方法頗有研究。導(dǎo)師的多個(gè)研究獲得了業(yè)內(nèi)的一致認(rèn)可，在2016-19年間，導(dǎo)師負(fù)責(zé)的項(xiàng)目“:Locality in Network Optimization”獲得了美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)$450,000.00美元的獎(jiǎng)金。導(dǎo)師經(jīng)常受邀參加頂級(jí)的全球計(jì)算機(jī)和統(tǒng)計(jì)專業(yè)的學(xué)術(shù)會(huì)議和論壇并發(fā)表講座。例如2021年的International Conference on Artificial Intelligence and Statistics(AISTATS)人工智能與統(tǒng)計(jì)國(guó)際會(huì)議和2020年的Neural Information Processing Systems神經(jīng)信息處理系統(tǒng)國(guó)際峰會(huì)的講座，并在業(yè)內(nèi)引起了強(qiáng)烈的反響和熱議。導(dǎo)師的學(xué)術(shù)成果也多次出現(xiàn)在頂級(jí)期刊和IEEE論文中，例如全球知名的機(jī)器學(xué)習(xí)期刊《Journal of Machine Learning Research》和《IEEE Transactions on Control of Network Systems》等。導(dǎo)師更是受邀為各所頂級(jí)世界名校的專業(yè)研討論壇發(fā)表演講，例如2020年的Bernoulli-IMS One World Symposium世界研討會(huì)和美國(guó)布朗大學(xué)，斯坦福大學(xué)的相關(guān)專業(yè)講座。導(dǎo)師也憑借自身突出的研究成果，組織了多個(gè)專業(yè)論壇和研討會(huì)，包括今年舉辦的第35屆“Conference on Learning Theory”，導(dǎo)師作為區(qū)域主席組織了該論壇的活動(dòng)。Patrick導(dǎo)師也是多個(gè)IEEE論文的審稿人，也是多個(gè)科研機(jī)構(gòu)的會(huì)員，包括Institute of Mathematical Statistics(IMS)、Bernoulli Society和European Laboratory for Learning&Intelligent Systems(ELLIS)。

Dr.Patrick is an Associate Professor in the Department of Statistics at the University of Oxford.Prior to joining the University of Oxford,he was a Lecturer in the Computer Science department at Yale University and a Postdoctoral Associate at the Yale Institute for Network Science.He has a Ph.D.in Operations Research and Financial Engineering from Princeton University,where he worked in Applied Probability.His current research interests lie at the intersection of Applied Probability,Statistics,and Computer Science.He is interested in the investigation of fundamental principles to perform scalable inference,learning,and optimization in high-dimensional models,and in the design and analysis of algorithms in Machine Learning,with applications to graphical models and Monte Carlo methods.

適合人群

方向：理工

專業(yè)：計(jì)算機(jī)科學(xué)

適合專業(yè)：計(jì)算機(jī)科學(xué),商業(yè)分析,金融工程,機(jī)器學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)科學(xué),數(shù)據(jù)分析

項(xiàng)目?jī)r(jià)格：33800

項(xiàng)目周期：7周在線小組科研+5周論文指導(dǎo)

是否建議高中生學(xué)習(xí)：是

是否建議大學(xué)生學(xué)習(xí)：是

語(yǔ)言：英文

難度：低級(jí)/中級(jí)難度

建議具備的基礎(chǔ)：希望修讀計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)科學(xué)、商業(yè)分析等專業(yè)或者對(duì)Python機(jī)器學(xué)習(xí)在商業(yè)分析中的應(yīng)用感興趣的學(xué)生；學(xué)生需要具備線性代數(shù)及概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，至少會(huì)使用一門編程語(yǔ)言并修讀過(guò)算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，有商業(yè)數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)的申請(qǐng)者優(yōu)先

科研項(xiàng)目產(chǎn)出

7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周論文指導(dǎo)學(xué)習(xí)共125課時(shí)+不限時(shí)論文指導(dǎo)

學(xué)術(shù)報(bào)告

優(yōu)秀學(xué)員獲主導(dǎo)師Reference Letter

EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級(jí)別索引國(guó)際會(huì)議全文投遞與發(fā)表指導(dǎo)（可用于申請(qǐng)）

結(jié)業(yè)證書(shū)

成績(jī)單

項(xiàng)目介紹

2017年，摩根大通發(fā)布了一份題為《大數(shù)據(jù)與人工智能戰(zhàn)略：機(jī)器學(xué)習(xí)和其它投資數(shù)據(jù)分析方法》的報(bào)告，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)金融領(lǐng)域的影響進(jìn)行了全面的闡述，昭示著機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)敲開(kāi)金融領(lǐng)域和商業(yè)數(shù)據(jù)分析的大門。機(jī)器學(xué)習(xí)是什么？如何與商業(yè)分析相結(jié)合？項(xiàng)目將通過(guò)介紹兩種非常實(shí)用的商業(yè)分析工具，即Python編程語(yǔ)言和機(jī)器學(xué)習(xí)工具包，幫助學(xué)生厘清上述問(wèn)題的答案。學(xué)生將著重了解機(jī)器學(xué)習(xí)在商業(yè)分析股市預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，利用機(jī)器學(xué)習(xí)分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)解決商業(yè)問(wèn)題。該項(xiàng)目?jī)?nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)概論、商業(yè)分析中市場(chǎng)數(shù)據(jù)處理的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與算法、Python與Jupiter notebooks交互式學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)、股市預(yù)測(cè)等。學(xué)生將在項(xiàng)目中學(xué)習(xí)如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)完成商業(yè)市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析，進(jìn)行股市預(yù)測(cè)，在項(xiàng)目結(jié)束時(shí)，提交項(xiàng)目報(bào)告，進(jìn)行成果展示。

In 2017,JPMorgan Chase released a report entitled""Big Data and AI Strategies:Machine Learning and Alternative Data Approach to Investing,which comprehensively elaborated the impact of machine learning on the financial sector,showing that machine learning has been introduced into the financial sector and business data analysis.What is machine learning?How to integrate it with business analysis?The program will help students clarify the answers to the above questions by introducing two useful business analysis tools,the Python programming language,and the machine learning toolkit.Students will focus on the application of machine learning in business analysis and stock market forecast,and use machine learning to analyze market data to solve business problems.

The program covers an introduction to machine learning and data science,machine learning techniques and algorithms on market data processing in business analysis,interactive learning with Python and Jupiter notebooks,libraries for machine learning,and predicting the stock market.During the program,students will learn how to use machine learning to complete market data analysis,predict the stock market,and at the end of the program,submit a project report and present the results.

項(xiàng)目背景

人工智能在圍棋、象棋、德?lián)涞阮I(lǐng)域都已經(jīng)取得了碾壓式勝利，這已經(jīng)是一個(gè)不爭(zhēng)的事實(shí)。事實(shí)上人工智能已經(jīng)可以用于任何需要理解復(fù)雜模式、進(jìn)行長(zhǎng)期計(jì)劃、并制定決策的領(lǐng)域。人們不禁想問(wèn)，還有什么是人工智能不能克服的嗎？譬如說(shuō)，變幻莫測(cè)的A股？如果將股市的價(jià)格變化看做一個(gè)隨時(shí)間變化的序列，我們往往會(huì)發(fā)現(xiàn)，即使建立了符合股價(jià)變化的這樣的模型，并且在有足夠多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下模擬出了股價(jià)，但是這些模型最多只能在特定的區(qū)間能做一些并不十分精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)。換句話說(shuō)就是可以預(yù)測(cè)但不能精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。事實(shí)上影響股價(jià)的因素不僅僅是歷史股價(jià)，還有更多的因素，公司的近況，股民對(duì)股票的態(tài)度，政策的影響等等。所以許多人從這方面進(jìn)行入手，用人工智能提供的快速計(jì)算能力，使用合適的模型，來(lái)量化這些因素。當(dāng)你的模型將所有的因素全都考慮進(jìn)來(lái),那么股價(jià)的預(yù)測(cè)就唾手可得了。隨著人工智能技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步，人工智能投資成為被學(xué)術(shù)界和資本看好的領(lǐng)域。英國(guó)布里斯托爾大學(xué)教授克里斯蒂亞尼尼說(shuō)，股票投資是十大最有可能被人工智能改變的行業(yè)之一。

項(xiàng)目大綱介紹

機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)概論Machine learning and data science

商業(yè)分析中市場(chǎng)數(shù)據(jù)處理的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與算法Techniques and algorithms(linear models,random trees,random forests,boosting,kernel methods,deep learning,etc)on real-world market data processing

Python與Jupiter notebooks交互式學(xué)習(xí)Python and Jupiter notebooks for interactive learning

機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)Libraries for machine learning

股市預(yù)測(cè)Machine learning on predicting the stock market

項(xiàng)目回顧與成果展示Program Review and Presentation

論文輔導(dǎo)Project Deliverables Tutoring

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