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      3. 社會實踐> 項目分類> 科創研究院遠程科研項目:計算機大數據方向
        科創研究院遠程科研項目:計算機大數據方向
        項目類別:理工科實習科研
        招生名額:20人
        適合群體:大學生
        活動時間:常年招生
        立即報名
        (報名前還有疑問? 歡迎致電客服:010-57952000)

        項目地點:

        北京

        項目目的:

        通過本次課程的學習,學生能夠動手開發基于深度學習的引力波數據處理工具,并能用公有云計算平臺對數據進行處理、分析、挖掘和可視化。

        項目費用:

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          一、簡介

          此實習項目專門為計劃申請計算機、電子、自動控制、系統科學等學科或其交叉專業學科的學生所設計。在此次課程中間,學生將會通過課程與自學接觸大數據科學的方方面面,并將之用于具體項目研究中。通過本次課程的學習,學生能夠動手開發基于深度學習的引力波數據處理工具,并能用公有云計算平臺對數據進行處理、分析、挖掘和可視化。課程分為理論學習與實際試驗開發,同時學生需要良好的自學鉆研能力,屆時導師將布置大量的探索性課題以供學生培養起良好的科學研究素養。本項目著重提升學生科學問題的提煉、技術方案的制定能力,培養科學思維,實習結束后,導師會根據學生表現出具推薦信。

          二、內容

          此次研究性實習目的在于讓學生更好地了解工程類研究的過程。此項目可以讓學生大量接觸到包括大數據科學,深度學習,虛擬化技術,容器技術,NoSQL等具體工程研究知識。學生首先了解引力波數據處理和分析的項目背景,并熟悉一門通用的開發語言和云計算數據處理平臺。接下來,圍繞近兩年主流的虛擬化容器為重點,將學生完成的項目部署到虛擬容器中,讓學生能體會一次部署,到處執行的優勢。然后,通過親手實踐現代高可擴展非結構化數據庫和內存計算等方向,讓學生體會最新最火的大數據如何給引力波數據處理帶來便利。最后通過選講各種酷炫等現代可視化技術,讓學生能夠栩栩如生等看到自己等項目成功成為產品展示出來。

          三、師資背景

          任職教師在麻省理工學院擔任博士后研究員,兼任美國麻州實驗室的資深軟件架構師,2015年受聘于中國某知名大學特聘教授。其全職工作五年的麻省理工學院的空間實驗室研究組由于在2016年發現引力波而轟動世界。作為項目計算平臺組主要負責人之一,承擔了

          整個引力波探測大數據高性能計算平臺的搭建,數據分析和利用新興虛擬項目提供計算支撐等任務。

          四、招生對象及要求

          優秀本科生及研究生,天才高中生,計劃申請計算機、電子信息、數據分析、應用數學等相關專業。為了讓學生可以更好的完成科研項目,項目組會以筆試和面試的形式對學生進行篩選。

          五、行程安排

          遠程科研指導項目時長一個月,具體時間可根據學生需求以及項目進度進行安排。該項目優點在于對有足夠長申請時間的學生而言,導師可以幫助學生更加深入、更加全面、更加系統地完成一項或幾項專業領域科研任務,讓學生親身參與到整個科研項目開展的過程,體驗解決科研難題的成就感,同時可以讓學生了解到該領域背景及前沿動態等。除了定期科研項目討論課程之外,項目周期內學生可以隨時向導師請教相關問題,得到導師的專業指導,讓學生提前體驗到一名研究人員真實的工作和生活狀態。具體課程安排如下:

        第一周 編程語言平臺和核心工具學習:學習大數據云計算的基礎理論,洞悉引力波海量數據處理的核心問題。根據學生的編程經驗,上手Python、Node.js或者Java之一,熟悉Linux或者MacOS平臺的使用,熟悉Github托管代碼的使用,安排學生學習大數據領域主流開源工具的實現和使用。周末和學生在線交流學習中存在的問題并給以解答。
        第二周 虛擬化技術學習與實踐:深入學習現代虛擬化技術的實現原理,主要包括虛擬機和容器技術的實現機理,學習Mesos/Marathon或者Kubernetes等先進容器調度平臺的實現原理、學習容器技術中的文件系統、自動擴容、容錯容災、健康檢查、RESTful API操作等核心技術,安排學生學習經典文獻和文檔;周末和學生交流文獻閱讀中存在的問題并給以解答。
        第三周 存儲技術學習與實踐:學習RDBMS, NoSQL, NewSQL 等核心內容,介紹非關系型數據庫基礎理論,各種數據庫等利弊等,以Cassandra作為案例介紹主流等NoSQL數據庫等原理和方法,利用前幾周學習的容器技術,將Cassandra數據庫容器化;約定時間與學生交流搭建系統中遇到的問題并予以解答。
        第四周 處理和可視化技術學習與實踐:以內存計算、流計算、批量計算等為起點,學習三種主流的編程模型(MapReduce、Pregel、GraphLab)和對應的數據處理技術Hadoop和Spark;學習現代數據可視化技術,以D3或者Armcharts為案例講解酷炫等可視化工具等使用和編程。利用第二周講述容器技術,將本周學習等所有內容打包在容器里進行發布。約定時間與學生交流控制系統整定中遇到的問題并予以解答。
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