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大数据分析与发展共享出行

September 20,2018| 学术素养


康奈尔大学+哥伦比亚大学导师:大数据分析与发展共享出行项目




组件A 基本信息

副标题

16课时+4周集训=连滴滴都会爱上的热门研究实践

学习时间

4周

每周学习7小时

语言

英文教学服务

康纳尔大学导师亲自授课



组件B 课程介绍

康奈尔大学研究员与哥伦比亚大学导师亲自带领学生进行智慧交通大数据远程科研项目,帮助学生通过课题研究与组会研讨,了解顶级高校在智慧科技和城市发展领域的最新研究进展,掌握跨学科课题的数据挖掘与分析方法。

 

智慧交通大数据远程科研项目结合美国高校在智慧科技和城市发展领域的研究专长和优质师资,为学生提供美国优质教育资源支撑的课题制学术锻炼机会。数据科学已经与我们日常生活息息相关,平时的生活和众多习惯都体现在数据科学带来的影响。课题将整合数据科学、统计、能源、环境等多个领域的研究问题,让不同学科背景的学生能够发挥各自专长,在导师指导下破解一个又一个难题。在该项目中,学生将对大样本量的私家车主的真实加油和里程数据开展数据分析,基于大数据(big data)研究城市私家车出行强度及碳排放特征,并根据城市特点建立不同城市的汽车出行强度及碳排放图谱,为建立多维数字化智慧城市模型提供重要支持。

 

10课时的主导师Lecture:由常春藤名校讲师亲自带领学习项目内容

6课时的主导师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,不让任何一位学生落下进度

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



组件C 课程导师




Roger Z.

康奈尔大学阿特金森可持续未来中心 研究员

福特汽车公司研究与创新中心研究员。研究工作包括开发与测试基于大数据平台的道路机动车排放管理系统,加速传统汽车向电动汽车的转型。目前已发表能源、环境和社会经济发展等领域相关学术论文30余篇,并担任多个国际期刊的审稿人。



项目详情_中学生(1)5142.png



Manuel P.

哥伦比亚大学国际与公共事务学院客座教授

葡萄牙前经济与创新部部长

欧盟能源委员会前主席(2009)

集思学院名誉院长



组件D 课程大纲

适合人群

该项目将带来智慧城市与清洁交通跨学科前沿知识,为未来希望进入统计、数据分析、能源环境、可持续发展领域,或对智慧城市、大数据和电动车发展感兴趣,并希望提升统计、数据处理能力的学员提供相关实操能力训练。学生需了解统计学基本概念(高中数学课程),会利用EXCEL进行基本数据处理和图表分析。

 

第一周

学习主题:绿色出行概念与数据预处理

你将学习空气污染学以及尾气排放控制进展,从而了解此领域的背景。从二十世纪中期开始概述车辆尾气的排放法规,来展示机动化的宏观趋势以及相对应的全球影响。阐述汽车燃油经济性/能源消耗法规,为研究项目奠定所需的基本知识。 

研究任务: 

1. 数据介绍 

2. 数据清洗 

3. 数据融合与转换 

4. 数据过滤 

5. 数据分类 

*使用工具: MYSQL/ACCESS、EXCEL

 

第二周

学习主题:通过综合政策解决道路排放问题与能源经济分析

你将学习减轻来自道路车辆的空气污染物排放,以中国为例提出解决汽车尾气排放的综合政策。 

研究任务: 

1. 车辆型号年份的燃油经济性/车辆类型的燃油经济性/重量(或者排量)/城市 

2. 车辆型号燃油经济性的特征/发动机技术(比如改进剂、汽油直射发动机、涡轮)(进阶选项) 

3. 车辆平均燃油经济性趋势 

4. 现实情况 VS 新欧洲标准行驶循环(NEDC) 

5. 其他潜在分析 

*使用工具: R/Matlab、EXCEL

 

第三周

学习主题:先进燃料系统与能源经济分析

在世界上许多国家,电动汽车、燃料电池汽车和生物燃料等多样化的燃料系统已迅速发展并得到应用。课程将采用生命周期分析法来评估燃料和车辆系统(电动车辆)的替代方式。 

研究任务: 

1. 车辆型号年份的燃油经济性/车辆类型的燃油经济性/重量(或者排量)/城市 

2. 车辆型号燃油经济性的特征/发动机技术(比如改进剂、汽油直射发动机、涡轮)(进阶选项) 

3. 车辆平均燃油经济性趋势 

4. 现实情况 VS 新欧洲标准行驶循环(NEDC) 

5. 其他潜在分析 

*使用工具: R/Matlab、EXCEL

 

第四周

学习主题:智慧城市概念及其全球发展趋势与车辆活跃程度分析

你将进入宏观层面,了解智慧城市框架下的环保及智慧交通。学生将从更广阔的视角理解这一研究的意义,并对追求未来可持续发展的全球趋势有更深层次的理解。 

研究任务: 

1. 不同车辆型号的里程数(公里)/不同重量的车辆里程数(公里)(或者排量)/城市/年份 

2. 车辆年龄的里程数(公里)趋势 

3. 以城市为单位的居民出行特征 

4. 车辆里程数和燃油经济性的相关分析 

5. 其他潜在分析 

*使用工具: R/Matlab、EXCEL

 

第五周

学习主题:促进可持续交通的大数据技术简析与车辆活跃程度分析

近年来,交通基础设施系统不断的在升级,而智慧交通系统的发展更加引人注目。这一转变促使我们从多方获取大数据,以更有力的方式描述城市及区域的流动性,并促进交通活动的可持续性。本节将展示几个生动的案例研究,以展示大数据在促进可持续交通方面的作用。 

研究任务: 

1. 不同车辆型号的里程数(公里)/不同重量的车辆里程数(公里)(或者排量)/城市/年份 

2. 车辆年龄的里程数(公里)趋势 

3. 以城市为单位的居民出行特征 

4. 车辆里程数和燃油经济性的相关分析 

5. 其他潜在分析 

*使用工具: R/Matlab、EXCEL

 

第六周

学习主题:结业答辩与项目展示

你将学到: 

1. 用大量的文献作为参考,支持你最后学术性展示 

2. 导师及TA会针对你的PPT准备及展示提供专业的建议及评论

 

本课程你将要完成以下实战项目

实战项目1:数据处理

你将使用MYSQL/ACCESS、EXCEL,针对1-2个城市私家车油耗和里程数据开展数据清洗、特征提取、统计分析、聚类分析等预处理。

实战项目2:相关性分析研究 I

你将使用R/MATLAB、EXCEL,开展对应城市的私家车燃油消耗及碳排放水平与车型、车款、用途、车龄、车重、排量等多因素的相关性分析研究。

实战项目3:相关性分析研究 II

你将使用R/MATLAB、EXCEL,分析对应城市的汽车使用强度与车辆特征及城市特点的相关性,分析城市汽车出行特征差异。

 

完成项目后,你将获得:

一份来自牛人的推荐: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

一段不一样的工作经历:值得写进简历的美国名校项目实践成果,与美国名校讲师一起工作、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,得到业内大佬的带领和指导

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

国际荣誉:项目学术导师、集思学院名誉院长联名签署的项目结业证书,常青藤大学校友网络的后续协助

加入集思星人组织:获得免费学习资料、享受折扣优惠、导师来华参与线下互动,结识遍布全球名校的校友组织



组件H 参考前景

目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万;未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才;北京目前大数据开发平均工资为30230每月。

——中国商业联合会数据分析专业委员会;领英。


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