中科院数据挖掘夏令营心得体会

时间：2019-10-09 栏目：留学资讯关注度：

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2019 年的暑假，我有幸参加了中科院的数据挖掘夏令营，和来自全国各地的优秀同学们在北京共渡了一周时光。这七天里，我们在课堂上聆听老师的教诲，在课下和小组成员们齐心协力，将知识付诸实践。七天的时间虽然短暂，但是打开的数据挖掘的大门将成为我日后继续进步的起点。

作为一名大二刚刚转专业来到软件工程的学生，我对计算机的世界充满好奇，却也为这世界的过于广博而感到有些无所适从。短短的一年时间，日程上不仅有原先大二的课程，更是有着需要补修的大一的专业课和额外的英语培训课程。尽管如此，但是我也意识到，大学的时光容不得片刻耽搁，为未来更应该早做打算。几番思虑之下，我发现，纯粹的算法方向并非吾之所长；我更希望的，是将算法与当前时兴的机器学习结合起来，做一些易于转化为实际应用的项目。而本次夏令营，正给了我一个检验我的想法的机会。

在这大二的一年时光内，我困于专业课的学习，无暇他顾，因而对数据挖掘领域也没有太多了解。本次项目也给我提供了一个机会，让我可以一窥数据挖掘领域的奥妙，进而确定我未来读研时所选择的方向。

在科研营的一周时间里，确实收获了许多，也对研究生阶段的学习有了一定的想法。

首先是研究生阶段我们所需要做的事情。读文献、研究生阶段我们所需做的当然是参与研究项目。相对来说，研究生阶段的项目的创新性要求并没有博士阶段那么严苛。很多时候我们需要做的是在他人的基础上做优化和改进，以期取得更好的效果。即使如此，我们仍然需要阅读大量的文献，筛选出我们应该着手努力的方向。

但阅读文献本身也需要相当多的训练。一来专业领域内绝大多数优质文献都是用英语写作的，这就需要一定的英语基础。其次，读懂文献的关键在于提炼出作者的核心思路，基于此去理解，然后在自己的实践中去验证作者的思路，并试图去找出作者思路中可能的漏洞及尚未解决的问题，这样才是真正地理解了一篇文献。

在克服了文献阅读这一障碍之后，我们就进入了具体实践项目的阶段。这一阶段，我们需要的是大量且有效率地阅读目标领域内的高质量文献，梳理出专业发展的

脉络，整理出解决的热门问题，结合导师的建议和该领域发展的趋势，选择自己的研究方向，争取做出专业内领先的成果。

为了尽可能提高完成项目的速度，同时让每一位小组成员都可以得到充分锻炼，我们选择以小组合作的方式完成任务，并尽可能让所有成员都尝试参与各环节。在项目初始的前几天，任务较为轻松，因而我们选择让所有成员都实现老师上课所介绍的算法。但当项目进入后期，我们为了按时完成任务决定由每位同学完成最擅长的部分。两位女生，焦同学和王同学，负责概率模型构建和相关的训练；我个人负责前期的数据清洗、聚类、分类和后期的数据整合、阈值求解等；组长张同学则负责全局统合、进度协调以及向小组成员解释算法。最后的展示幻灯片由小组成员分工完成，最后由组长代表小组作展示。通过这种方式，我们既按时完成了老师布置的任务，又能各尽所长、充分锻炼了小组成员的团队合作能力，更让我们结识了可以一生携手并进的朋友。

最后谈一谈本次项目。虽然项目的时间有些短暂，很多有趣的算法没有时间触及，我们也没有时间去一一实践一些很实用的算法，也没能给我们的模型做充分的优化。但总的来说，在这一周时间里，我们了解了许多数据挖掘常用的算法原理，对算法的实践有了基础的了解，并学会使用了很多数据挖掘频繁使用的软件工具，更是在老师提供的数据的基础上将算法应用到了具体的项目中，将理论与实践相结合。这次项目向我充分展现出了数据挖掘的魅力所在，坚定了我选择这一方向继续研究的决心，更为我今后的学习打下了坚实的基础，获益匪浅，受益终生。

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