大数据管理科研实训
【所属机构：美世教育】
美世留学背景提升活动服务流程
- 筛选
了解申请者自身情况及目标院校申请要求，帮助学生自我定位，筛选适合的活动。
- 定制
根据学生目前成绩、院校申请目标制定个性化背景提升方案。
- 执行
辅助学生参与活动，根据活动进度和学生实际情况及时调整方案。
- 收获
活动收获颇丰，特别是名校、教授、名企专家的推荐信，为申请锦上添花。
实习简介：
该实习项目属于移动数据管理的范畴，项目过程会渗透移动数据管理(包括：数据采集、检索与挖掘)和在线系统服务，具体以北京市出租车移动轨迹数据管理作为切入点，以实现最终的大项目“适用于智能交通的移动感知数据管理平台”为目标，展开相关领域的讲解、讨论及实现。
科研实训-大数据管理● 项目地点：北京，中关村 ● 关联专业：计算机、软件、自动化
● 实习成果：推荐信+实验报告 ● 录取标准：简历审核+电话面试。
注：学生需具有一定编程基础(C/C++/Python)
导师研究方向
数据库与知识库系统，时空数据库及移动对象数据库。物联网、移动计算、智慧城市下的大数据存储、查询与分析技术。工业流式数据、移动对象时空数据的数据挖掘及分析技术。
项目内容
| 时间 | 内容 |
| 2周远程辅导 | 项目背景了解，文献阅读，编程训练 |
| 1周实地实习：每天9:00-16:30 | Day1: 移动数据管理介绍和数据采集及位置更新策略 l 移动对象位置更新策略以及移动数据存储 l Thrift服务框架，Redis存储系统 l 出租车模拟器及项目实验环境 Project 1：实现位置更新服务（从模拟器中接收更新消息） |
| Day2: 移动对象数据索引及查询算法的实现 l 移动对象数据索引算法讲解（B-tree、R-tree、TPR-tree）及项目索引框架介绍和实例演示 l 查询算法（KNN Query、Range Query、Advanced Query）；查询实例演示 l 移动对象Range 查询的Demo展示 Project 2：实现KNN查询算法 | |
| Day3: 移动对象时空统计分析及数据挖掘技术 l 基于时态交通网络的移动对象交通流量统计算 l 路网拥塞Demo演示 l 移动对象数据挖掘 Project 3：实现基于时态交通网络的交通流量统计算法 | |
| Day4: 在线系统服务及“智能交通的移动感知数据管理平台”搭建 l 多线程、异步化及在线系统性能衡量 l 典型在线服务搭建实例Demo l “适用于智能交通的移动感知数据管理平台系统”架构 Final project：“适用于智能交通的移动感知数据管理平台”系统实现 | |
| Day5: 移动数据管理关键技术展现以及project验收 l 以数据为中心的信息技术时代展现 l Final project 的汇报与验收（project presentation与项目展示）。 l 项目开放问题讨论与下阶段任务布置 | |
| 2周远程辅导 | 完成实验剩余部分（完善NN查询、Rtree索引功能等），完成实验报告。 |
项目日期第一阶段：2周远程辅导：了解项目背景，文献阅读，资料收集
第二阶段：1周实地实习：每天9:00-16:30
第三阶段：2周远程辅导：完成实验报告
注：远程辅导是指导师利用邮件、QQ等进行任务布置、讲解和答疑。每周导师与学生沟通1-2次，每次1-2小时。具体时间可灵活安排。
参加背景提升活动 优势多多
- 1
提高核心竞争力，申请顶级名校
- 2
弥补申请劣势，提高申请成功率
- 3
奖学金申请的重要砝码
- 4
教授和导师推荐信直接加分
- 5
培养交际生活能力，融入美国学习生活
- 6
完善未来职业规划，享受免费就业辅导
课外活动：以个人爱好为主，类型比较丰富但缺乏规划性、没有重点。背景提升：有规划、有目的地参与活动，针对性的提升个人能力、为申请名校助力。
怎么选背景提升活动
