Call for Proposals Applied Analytics Practicum

Call for Proposals: Applied Analytics Practicum

公开征集实践项目计划书

作为数据科学硕士项目(Master of Science in Analytics,以下简称“MSA”)课程的一部分,学生必须具备与企业合作并解决实际数据分析问题的实践经验。学生可以通过参加6 个学分的应用分析实践项目(课程)来满足这个要求。该课程的前提条件是学生需已修读7门MSA学位要求的课程,包括CSE 6242(数据和可视化分析)以及MGT 6203(商业数据分析),或者得到导师和MSA项目的许可。

应用分析实践课概述

应用分析实践课项目为MSA学生提供实践经验,并创造机会让学生将课堂中的方法应用于企业、政府机构或其他组织里息息相关的数据科学问题。该课程旨在让学生建立以下方面的经验:

  • 准确界定和预判能满足企业或机构需求的数据分析或数据科学项目;
  • 使用、构建和分析真实数据集;
  • 合理运用数据分析理念、方法和工具;
  • 使用数据科学技能和原则来创造价值和发掘信息;
  • 进行项目管理;
  • 以书面及口头的形式专业地进行成果展示。

实践周期为一整个学期(夏季为10周,秋季或春季为15周),最后向项目发起方(企业或机构)提交书面报告和展示。

参与校内实践项目的学生将组成3-4人的团队。顺利完成课程的学生将可获得6个学分,因此学生在本课程上花费的时间预计为20小时/周。

项目发起方可以要求学生签署保密协议(NDA)。企业或机构发起应用分析实践项目无需任何费用

项目要求

为了满足佐治亚理工学院数据科学硕士项目实践项目的要求,每个项目必须允许学生:

  • 将课堂上学到的概念应用于组织当前面临的重要分析或数据科学问题上;
  • 运用研究生水平的数据科学知识和技能;
  • 研究数据分析生命周期的不同方面(如数据挖掘、机器学习、预测建模、统计相关性、可视化等);
  • 在整个学期中保证每周 20 小时的工作量

发起方义务

  • 影响力:项目发起方同意提供一个对其组织来说有重大意义和价值的数据科学项目。
  • 数据传输:必须在开学前四周左右将数据安全传输给学生。您可以选择内部渠道进行数据传输。
  • NDA:如果项目发起方要求学生填写保密协议 (NDA),项目发起方需提供保密协议的文本。由于该实践经历可以成为学生未来找工作的重要加分项,因此希望允许学生和校方在自身宣传资料中列出项目发起方的名字以及对项目的详细描述。保密协议将仅由学生与赞助方签署;佐治亚理工学院的教职员工将不会访问您的数据。
  • 联络与学生沟通:项目发起方需要指定一名联络员作为与学生沟通的主要联络人。该联络员将根据需要提供技术和战略指导,以确保项目能够正常进行。对于校内实习,我们建议项目发起方在学期初与团队每周安排一次电话会议,然后可将频率改为每两周一次。对于线上实践项目,我们建议安排固定的线上办公时间,并采用灵活的沟通渠道,如Slack或Teams,由指定的联络员回答学生的问题。
  • 会议和产出:
    • 我们要求项目发起方在学期的第一周与学生举办启动会议。这个会议可以在校内进行,也可以在您的办公室或线上举行。
    • 我们建议您制定一个成果交付的整体的时间表或者时间节点,使学生团队在整个学期中保持正常运转。
    • 在学期中,学生需要向MSA提交一份中期报告。您也可以要求他们在这个时候向您的团队提交一份进度报告或进行中期展示。
    • 在学期结束时,学生将向您和MSA提交一份期末书面报告。校内学生需要向您的团队展示他们的项目结果或建议。

我们正如愿以赴地运用一套全球通用的企业精益。如困您的组织有兴趣尝试实践质量, 请填写以下表格,并申请您所属单位加盟EMSA实践团队中心。我们将审查团体申请并与您进一步联系。

您的实践计划应包括以下要素:

  • 组织背景和信息
  • 质控问题,提明调理的目标和组织
  • 所需资源的概况
  • 主要联系人姓名
  • 待办清的数据采集的益处,大小和有效性
  • 拟使用的技术和工具
  • 资源和参考资料

计划提交截止日期:

  • 季度计划——3月15日
  • 秋季计划——6月15日
  • 年度计划——11月1日

项目实例

  • 根据企业研究一系列经营公司分析和预测不同时间段的风险
  • 为一家电信公司进行社交媒体策略分析
  • 基于某专车平台的业绩计划分析并预测的最实际的可能性
  • 预测餐饮企业过程中的纵队拥挤情况,共确定拥挤原因
  • 开发一个预测模型和风险计算器,以识别可能的风险活动风险点
  • 探讨经济走势对于消费者支付行为起决定性的时间序列数据,以预测未来的付款趋势和方式