背景提升丨常春藤申请可不提交标化弯道超

近日,哈佛、哥大、耶鲁等常春藤纷纷宣布

申请届入学的学生

可以不提交标准化考试成绩

缺少了“硬件”方面的参考

学校只能从科研、竞赛等“软性材料”来考察

既没有出色标化,又没有高含金量的活动

拿什么和“竞争者”去拼呢?

想快人一步拿到名校“门票”?

背景提升这条“捷径”你可不能错过!

一次参与,

科研经历、推荐信、论文报告通通到手!

经济危机的实证分析

本课程将通过深入分析新古典模型,新凯恩斯模型,菲利普斯曲线,从经济学的专业模型入手,通过对实际数据如GDP增长率,通货膨胀率,利率等的经济数据的变化,利用多元回归模型,对经济影响进行有效分析。项目面向所有未来致力于在商科,科研领域发展的同学。

项目收获:网申推荐信、学术科研评估报告项目结业证书、论文报告知识收获:利用模型分析经济规律,熟练掌握Eviews,接触了解matlab的基础代码适合学科:数学,统计学,经济学,金融,数据分析招生对象:数学成绩优异,了解相关基础经济学知识的高中生和大学生

金融工程与金融学的实证与应用

本课程主要教授现实生活中最普遍以及最有效率的面板数据的量化方法,比如对股票收益率的影响因素的分析,企业现金持有行为的分析等等。通过对这门课程的学习,大家能够掌握对数据回归的基本逻辑以及检测方法。对于以后的经济以及金融方面从业者有着重要意义。

项目收获:网申推荐信、学术科研评估报告项目结业证书、论文报告知识收获:掌握一定的经济学基础模型,对经济学基础规律有更加深刻的理解;熟练使用Eviews软件,对Stata以及Matlab代码有基础的了解适合学科:数学,统计学,经济学,金融,数据分析招生对象:数学成绩优异,了解相关基础经济学知识的高中生和大学生

货币*策和银行学的数学建模

本课程主要讲解梳理货币的本质,货币*策的理解和实际应用,货币*策的基础建模和数理分析,以及中央银行在经济实体中产生的作用和地位

项目收获:网申推荐信、学术科研评估报告项目结业证书、论文报告知识收获:全面了解货币*策的本质和基本理论,基础的经济建模方法和相关数学技巧,银行的职能以及作用,并且能够实际联系当下疫情引发的全球性货币宽松造成的可能影响。适合学科:数学,经济学,银行学,数学建模招生对象:数学基础扎实,经济学以及银行学相关专业学生,或者对经济学和银行学有兴趣的高中生

会计金融:IPO中的资产定价策略

本课程主要涉及各类金融资产,如债券,股票和各类金融衍生品。在此过程中,引入了标准的财务分析概念和工具:现值折现值,期权价值和有效市场假设。

项目收获:网申推荐信、学术科研评估报告项目结业证书、论文报告知识收获:了解各类金融资产的定义,定价和优缺点,能够依据财务信息制定基础的金融决策,管理和分散金融风险适合学科:会计学,金融学,管理学招生对象:对经济,会计,金融,财务管理有兴趣的高中生或大学生

中美关系对美国流行文化的影响

本课程鼓励学生灵活地使用不同形式的历史资料学习历史和*治,发展批判性思维

项目收获:网申推荐信、学术科研评估报告项目结业证书、论文报告知识收获:本课程通过向学生介绍意义深远的历史片段,意在鼓励学生以不同的角度辩证地看待历史,从而更好地理解中美关系适合学科:国际关系、美国历史、中美关系史、大众传媒招生对象:优秀高中生及大学生,对中美近代史有基础了解,对历史有兴趣

自媒体与流量传播

通过做研究的方式来更好地了解我们周围的世界;利用视频和照片等辅助工具来支撑连贯的故事,呈现事实;提高写作、拍摄、编辑和新闻技巧的技能,以便能够有效的在当今瞬息万变的新闻世界中脱颖而出。

项目收获:网申推荐信、学术科研评估报告项目结业证书、论文报告知识收获:学习并训练如何以特定角度讲述媒体故事适合学科:传媒、新闻、编导招生对象:英语口语及写作优秀的高中生及大学生

激光微纳制造及其

在生物医学领域的应用

本课程将采用Comsol软件模拟激光加工过程,通过对该特定案例的讲解分析让学生对有限元模拟的方法进行一个全面的认识和理解。利用多元回归模型对多种激光参数影响下的材料移除率(MRR)进行分析,从而实现加工参数的优化。

项目收获:网申推荐信、学术科研评估报告项目结业证书、论文报告知识收获:了解激光加工技术的发展,掌握有限元模拟方法,开辟学术研究的新天地适合学科:数学,统计学,经济学,金融,数据分析招生对象:数学成绩优异,了解相关基础经济学知识的高中生和大学生

机器学习与工业大数据分析

本课程将通过掌握机器学习基本原理,对传统经典机器学习算法到时下被广泛应用的深度学习算法的进行理解和学习;此外,结合真实的工业大数据以及其特点,进行数据预处理、特征工程、算法应用和模型验证等用机器学习方法基于工业大数据建模的完整学习过程,对工业大数据进行有效分析。

项目收获:网申推荐信、学术科研评估报告项目结业证书、论文报告知识收获:掌握机器学习基本原理,针对真实工业大数据,进行基础的建模与分析;熟练掌握Weka,接触了解Python的基础代码适合学科:机械工程、计算机工程招生对象:英语成绩优异,有一定的代码基础,了解相关工科知识的高中生,或者大学相关专业的学生



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