学习时间
课外学习6H/周
6周
课程
基于生物大数据的生物信息学研究
中科院生物所研究员
难度
初级
30课时
项目导师
中科院
中科院生物所研究员
至今在Nature子刊、Nucleic Acids Research、Bioinformatics等国际权威期刊以第一作者和通讯作者身份发表生物信息学相关领域论文20余篇,发表论文目前共被引用237次,参编专著4部,获得授权专利1项,曾获国际网络博弈论大会最佳论文奖、永安期货奖学金、英达奖学金、第四届世界华人数学家大会新世界数学奖、美国数学建模竞赛国际一等奖等荣誉,主持或以骨干身份参与国家自然科学基金重大研究计划、国家自然科学基金青年基金等11项重要项目,受聘为JCR一区杂志《BMC Systems Bi

此实习项目专门为计划申请数据分析、统计学、运筹学、应用数学、生物医学等交叉专业学科的学生所设计。 学生将跟随知名研究所导师一同工作,学习一门重要的编程语言,利用数据挖掘中的算法解决生物领域中的实际问题。完成项目的同学,不仅可以拿到科研报告,还可以获得教授的推荐信哦!

10课时的主导师 Lecture
中科院教研体系深度浸泡
6课时1对1 Office Hour
扫除你上课时积累的所有疑难知识点
12课时的Mentor Session
指导小组完成实战项目
2课时的成果汇报Presentation
将你所学知识呈献给导师及所有学员,获得导师点拨和反馈
24小时内答疑回复
24小时内答疑,第一时间解决遗留问题
全程助教辅助模式
课程期间配双语助教全程辅助教学过程,不让任何一位学生拉下进度
班主任跟踪监督模式
不让懒惰拖延成为你成功路上的绊脚石
师生比例1比3
小班教学,人人都能与大佬沟通熟悉,打通人脉


课程大纲
适合人群
有计划申请国外TOP30名校留学的优秀学生;
有计划参加各种自然科学领域竞赛的优秀学生
有参加国内高校自主招生面试和综合素质测评的优秀中学生;
对自然科学领域有浓厚兴趣的优秀学生;
可根据特定需求的学生在不同学科领域进行定制化研究项目设计
第一天
外地学生入住酒店/破冰活动/自我介绍/学生分组/导师进行项目介绍
第二天
文献调研
项目开题:经典的随机游走算法、网页排序Page Rank
第三天
利用matlab语言、R语言、Python语言实现算法
介绍一门重要的编程语言;案例研究,介绍利用随机游走算法解决药物研发相关问题的经典案例
第四天
编程实现最小二乘算法
实现前一天案例研究中的随机游走算法,并应用于具体生物数据和问题中,得到预测结果,介绍正化拉普拉斯最小二乘算法项
第五天
编程实现与文献调研
案例研究,介绍一个基于正则划拉普拉斯最小二乘解决复杂疾病治疗相关问题的经典案例;实现案例研究中的正则化拉普拉斯最小二乘算法,并应用于具体生物数据和问题中,得到预测结果;
第六天
对于药物研发或者复杂疾病治疗相关问题,根据设计的算法进行计算机实验验证
介绍Naive Bayes、支持向量机算法
案例研究,介绍一个基于信息科学算法解决复杂疾病治疗相关问题的经典案例
第七天
项目成果演示,知识与心得分享
应用于具体生物数据和问题中,得到预测结果; 总结与展望
本课程你将要完成以下实战项目
实战项目1
模拟分析与写作练习
你将在讲师的指导下,对给定主题进行分析与练习。
主题举例:A reliable measure of ideological consistency
主题举例:A valid definition of economic freedom
实战项目2
基于热门国际问题,进行政策分析,提出政策建议,完成政策文件写作
你将根据给定数据库,进行政策辩论。
数据库举例:National Material Capabilities Database, from Correlates of War
实战项目3
决策听证会政策文章书写
你将练习为决策听证会准备政策文件,完整论述政策观点、推理与评估


完成项目后,你将获得
一封权威的推荐信
名校讲师亲自为你撰写推荐信,让你在未来的升学或就业提供最重要的一块基石
一段不一样的学习经历
值得写进简历的实验室项目实践成果,与来自中科院的老师一起工作、交流
一种不一样的眼界
全面提升自己的专业背景和知识水平,开阔视野,跳出舒适圈,得到顶级专家的带领和指导
一种不一样的可能
真人沉浸式教学,创造个人在这个领域发展的可能性
学术荣誉
目学术导师签署的项目结业证书及科研报告亲笔签名
加入浩天教育985计划
获得免费学习资料;985名校升学规划;与名校导师线下线上互动答疑
我们的课程
VIP
机器学习与图形识别
机器学习是一门新兴的多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。 本期课程将向学生描述一个完整的机器学习项目:用户画像,它是如何用机器学习算法,分析智能手机用户的年龄、性别、兴趣爱好。掌握包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等机器学习基本方法;提升使用机器学习解决现实问题的能力;培养学生开发搭建人工智能应用的动手能力:使用android开发一个app。完成项目的同学,不仅可以拿到科研报告,还可以获得教授的推荐信哦!
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基于生物大数据的生物信息学研究
此实习项目专门为计划申请数据分析、统计学、运筹学、应用数学、生物医学等交叉专业学科的学生所设计。 学生将跟随知名研究所导师一同工作,学习一门重要的编程语言,利用数据挖掘中的算法解决生物领域中的实际问题。完成项目的同学,不仅可以拿到科研报告,还可以获得教授的推荐信哦!
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