广州集思未来计算机科学在线科研项目旨在利用先进的在线技术平台，为学生提供为灵活的课程参与模式，以满足计算机领域学生的专业学习需求。在更真实的项目制学习环境下，通过调研和学习来挑战课题，于探究中将知识融会贯通、提升个人能力。
课程内容
一、软件工程专题：从内容生成到交互方式，以Z世代教育科技为例的软件系统开发
课题导师：Jack-卡内基梅隆大学(CMU)终身正教授
适合专业:计算机科学、机器学习、数字媒体、编程语言、人机交互、语音识别、计算机音乐
二、概率论与统计学及其在数据分析与处理中的应用研究
课题导师：Patrick-牛津大学University of Oxford终身教授
适合专业:计算机科学、经济学、数据科学、数据分析、数学、统计学、生物统计
三、数据科学课题：基于现实股票交易市场下的数据科学技术分析与机器学习应用的研究
课题导师：Patrick-牛津大学University of Oxford终身教授
适合专业:计算机科学、商业分析、金融工程、机器学习、数据科学、数据分析
四、游戏设计专题：《头号玩家》交互体验虚拟现实VR技术在沉浸式游戏场景搭建中的应用
课题导师：Steve-加州大学洛杉矶分校(UCLA)终身正教授
适合专业:计算机科学、数字媒体、数字技术、人机交互、交互设计、游戏设计
五、MIS信息系统管理专题：数字经济时代与数字化转型背景下的企业数据模型搭建与分析
课题导师：Richard-伦敦大学学院University College London(UCL)终身教授&项目主任
适合专业:计算机科学、商业分析、财务管理、管理学、创业创新
六、金融与Python专题：Python在量化金融数据分析中的应用---华尔街投资大师亲授量化金融投资实训研究
课题导师：Ken-城堡对冲基金金融投资家&交易负责人
适合专业:商业分析、金融学、数据分析、公司金融、金融市场、金融工程、风险管理、统计学、数学、机器学习、数据科学、量化金融、股票投资、金融科技
七、Python在网络爬虫、机器学习及数据可视化中的应用
课题导师：Mark-麻省理工学院(MIT)终身教授
适合专业:计算机科学、机器学习、计算机工程、数据科学、数据分析、深度学习、人工智能
课程详情
授课形式：网络班
授课师资：外教
班级类型：小班,一对一,一对三
总课程数：73课时
