热荐 | 想打丘奖却无从下手?有方手把手带你冲金奖!

在几天前,官方公布了2019丘成桐中学科学奖全球半决赛晋级名单《丘奖晋级名单:老牌强校实力不减,体制外学校首次与普高数量持平》(点击标题可看完整名单)。
根据历年参赛者的反馈,总决赛的金银铜牌得主能够获得丘成桐教授的推荐信,丘成桐教授在数学界地位卓著,交友广泛,他的推荐信在国外部分名校具有很高的认可度。每年丘奖都会邀请全球知名学者参与奖项的评审,其中不乏名校教授,如果你的表现能够得到心仪学校教授的认可,你的申请之路自然会变的更加顺畅。同时,对于国内知名大学来讲,丘成桐科学奖曾被列入清华大学自主招生——拔尖计划;复旦大学试点将丘成桐科学奖全国总决赛金奖、银奖获得者纳入高考自主招生范围,给予自主招生报名资格。
Q对于零基础想参加丘奖/ISEF的同学们,应该如果尽早做出准备呢?
有方小助手:在有方教育的科研体系内,有一个基础项目--探究项目,它是绝大部分高端学术竞赛的先修项目;带学生了解科研为何物,并且能够掌握部分科研技能,可以说是十分推荐使用的获奖“神器”。
▍为什么要做先修性质的探究课题?
1)教会学生通用能力和知识

  • 比如初高中课本和数学竞赛中通常不教的微积分、线性代数和统计学知识;
  • 比如各类先进的数据分析算法和编程;
  • 比如英文阅读与写作能力

无论未来学生要走哪个学科研究方向,都能够受益

2)用项目制方法培养科研思维

  • 所有探究课题都采用项目制的教育方法,带领大家融合掌握以上列出的多种能力,超越知识边界。
  • 带领学生经历了解研究问题的背景知识、提出问题、作出假设、设计实验(部分课题没有这个过程)、改进实验、作出成果、撰写研究报告的整个流程
  • 让绝大部分学生能够拥有结构化思维,来发现、思考和解决问题。

3)时间投入产出比高
对于所有人都公平的是时间,几乎所有初高中生,尤其是想要冲击好的学校的学生都存在时间少、事情多的情况。探究课题项目充分考虑到大家的现状,整个学习周期设置为3个月左右,每周大约投入3-4小时,即可以完成如上所有技能和思维的学习与培养。

▍适合人群
  • 零基础,距离丘奖/Intel ISEF还有8个月及以上的时间
  • 正在准备当年夏校申请的学生
  • 8年级及以上学生
▍时间线
  • 3个月完成探究项目
  • 4-5个月完成丘奖/Intel ISEF竞赛全程指导项目
▍报名通道
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探究项目
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电影评分与票房的大数据分析
导师:哈佛大学  经济学  博士方向:计算机、经济金融、统计学内容:本课题是跨经济学和数据抓取的综合研究,是网络爬虫相关技术的实际应用。研究者将获得使用R进行网络数据抓取的技能和对电影行业及社会文化经济发展的深入了解。
探究项目
02
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美国超市经营收入的大数据分析
导师:加州大学洛杉矶分校 硕士方向:计算机、统计学、经济金融内容:本课题是大数据分析与可视化的综合研究。研究者将获得使用Tableau进行大数据分析及可视化的技能和对供应链、消费者及产品分类的深入了解。
探究项目
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基于美股大盘日波动率预测模型的交易策略
导师:普林斯顿大学  硕士方向:计算机、经济金融、统计学内容:本课题旨在利用统计学习方法构建波动率预测模型:使用高频数据构造实际波动率估计量,运用统计学习方法探究美股大盘日波动率的性质和可预测性,分析各股指成分股的日波动率和日交易量对大盘日波动率的预测能力,构建并比较可利用的日波动率预测模型,最终据此开发量化交易策略。
探究项目
04
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机器学习预测网络借贷风险
导师:宾夕法尼亚大学  硕士方向:计算机、经济金融、数据科学内容:本课题目的在于先利用数据科学和机器学习手段对该网站过往借贷及还款记录进行发掘分析,探究借款人个人基本信用记录信息与还款记录关联,并有机器学习算法给与每笔借贷进行评级,选择推荐借贷供投资人选择,已达到使投资人盈利的目的。
探究项目
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基于机器学习与组合理论的量化投资
导师:杜克大学 量化管理专业  硕士方向:计算机、经济金融、统计学内容:因子模型是投资组合理论的前沿,在业界有着广泛的应用。随着现代数据科学的发展与机器学习算法的普及,统计因子模型被更广泛的应用于算法交易之中。其基本思路是运用无监督机器学习法,根据数据本身特征而非理论模型提取出风险因子,进而对投资标的定价并寻求超额收益。
探究项目
06
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基于数据科学的零售信用风险模型
导师:西北大学  硕士方向:统计学、数据科学、经济金融内容:本次研究使用的数据集为位美国旧金山的P2P平台Lending Club的个人贷款数据,来构建贷款违约预测模型。通过机器学习,研究用户的历史行为来训练模型。用此信用标准评分卡预测新增贷款申请人的违约概率,从而决定平台是否应该向申请人发放贷款。
 
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