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科创研究院远程科研项目:计算机大数据方向
项目类别:理工科实习科研
招生名额:20人
适合群体:大学生
活动时间:常年招生
立即报名
(报名前还有疑问? ?#38431;?#33268;电?#22836;?10-57952000)

项目地点:

?#26412;?

项目目的:

通过本次课程的学习,学生能够动手开发基于深度学习的引力波数据处理工具,并能用公有云计算?#25945;?#23545;数据进?#20889;?#29702;、分析、挖掘和可视化。

项目费用:

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  一、简介

  此实习项目专门为计划申请计算机、电子、?#36828;?#25511;制、系统科学等学科或其交叉专业学科的学生所设计。在此次课程中间,学生将会通过课程与自学接触大数据科学的方方面面,并将之用于具体项目研究中。通过本次课程的学习,学生能够动手开发基于深度学习的引力波数据处理工具,并能用公有云计算?#25945;?#23545;数据进?#20889;?#29702;、分析、挖掘和可视化。课程分为理论学习与实际试验开发,同时学生需要良好的自学钻研能力,届时?#38469;?#23558;布置大量的探索性课题以供学生培养起良好的科学研究素养。本项目着重提升学生科学问题的提炼、技术方案的制定能力,培养科学思维,实习结束后,?#38469;?#20250;根据学生表现出具推荐信。

  二、内容

  此次研究性实习目的在于让学生更好地了解工程类研究的过程。此项目可以让学生大量接触到包括大数据科学,深度学习,虚拟化技术,容器技术,NoSQL等具体工程研究知识。学生首先了解引力波数据处理?#22836;?#26512;的项目背景,并熟悉一门通用?#30446;?#21457;语?#38498;?#20113;计算数据处理?#25945;ā?#25509;下来,围?#24179;?#20004;年主流的虚拟化容器为重点,将学生完成的项目部署到虚拟容器中,让学生能体会一次部署,到处执行的优势。然后,通过?#36164;?#23454;践现代高可扩展非结?#22815;?#25968;据库和内存计算等方向,让学生体会最新最火的大数据如何给引力波数据处理带来便利。最后通过选讲各种酷炫等现代可视化技术,让学生能够栩栩如生等看到自己等项目成功成为产品展示出来。

  三、师资背景

  任职教师在麻省理工学院担任博士后研究员,兼任美国麻州实验?#19994;?#36164;深软件架?#25925;Γ?015年受聘于中国某知名大学特聘教授。其全职工作五年的麻省理工学院?#30446;?#38388;实验室研究组由于在2016年发现引力波而轰动世界。作为项目计算?#25945;?#32452;主要负责人之一,承担了

  整个引力波探测大数据高性能计算?#25945;?#30340;搭建,数据分析和利用新兴虚拟项目提供计算支撑等任务。

  四、招生对象及要求

  优秀本科生及研究生,天才高中生,计划申请计算机、电?#26377;?#24687;、数据分析、应用数学等相关专业。为了让学生可以更好的完成科研项目,项目组会以?#36866;院?#38754;试的?#38382;?#23545;学生进行筛选。

  五、行程安排

  远程科研指导项目时长一个月,具体时间可根据学生需求以及项目进度进行安排。该项目优点在于对有足够长申请时间的学生而言,?#38469;?#21487;以帮助学生更加深入、更加全面、更加系统地完成一项或几项专业领域科研任务,让学生?#21672;?#21442;与到整个科研项目开展的过程,体验解决科研难题的成?#36879;校?#21516;时可以让学生了解到该领域背景及前沿动态等。除?#30805;?#26399;科研项目?#33268;?#35838;程之外,项目周期内学生可以随时向?#38469;?#35831;教相关问题,得到?#38469;?#30340;专业指导,让学生提前体验到一名研究人员真实的工作和生活状态。具体课程安排如下:

第一周 编程语言?#25945;?#21644;核心工具学习:学习大数据云计算的基础理论,洞悉引力波海量数据处理的核心问题。根据学生的编程经验,上手Python、Node.js或者Java之一,熟悉Linux或者MacOS?#25945;?#30340;使用,熟悉Github托管代码的使用,安排学生学习大数据领域主流开源工具的实现和使用。周末和学生在线交流学习中存在的问题并给以解答。
第二周 虚拟化技术学习与实践:深入学习现代虚拟化技术的实现原理,主要包括虚拟机和容器技术的实现机理,学习Mesos/Marathon或者Kubernetes等先进容器调度?#25945;?#30340;实现原理、学习容器技术中的文件系统、?#36828;?#25193;容、容错容灾、健?#23548;?#26597;、RESTful API操作等核心技术,安排学生学习经典?#21335;?#21644;文?#25285;?#21608;末和学生交流?#21335;自?#35835;中存在的问题并给以解答。
第三周 存储技术学习与实践:学习RDBMS, NoSQL, NewSQL 等核?#21738;?#23481;,介绍非关系型数据库基础理论,各种数据库等利弊等,以Cassandra作为案例介绍主流等NoSQL数据库等原理和方法,利用前几周学习的容器技术,将Cassandra数据库容器化;?#32423;?#26102;间与学生交流搭建系统中遇到的问题并予以解答。
第四周 处理和可视化技术学习与实践:以内存计算、流计算、批量计算等为起点,学习三种主流的编程模型(MapReduce、Pregel、GraphLab)和对应的数据处理技术Hadoop和Spark;学习现代数据可视化技术,以D3或者Armcharts为案例讲解酷炫等可视化工具等使用和编程。利用第二周讲述容器技术,将本周学习等所有内容打包在容器里进行发布。?#32423;?#26102;间与学生交流控制系统整定中遇到的问题并予以解答。
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