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学生需求
随着大数据人工智能的发展，社会对于数据科学类人才的需求也是日益递增，而数据科学专业也成为了留学申请的香馍馍，申请的难度也是越来越大。H同学作为211院校统计学专业的学生，想要申请英国院校的数据科学专业，数据科学专业历来比较看重的是数理统计能力和编程能力，作为统计学专业的学生数理能力还是很不错的，数据科学专业所需的大部分数学知识都是掌握的。但是对于编程方面平时接触的不多，没有系统的学习过python或者R，也没有含金量比较高，和数据科学之间相关的经历。
考虑到需要帮助H同学补充编程技能以及弥补一段和数据科学高度相关的经历，我们推荐他参加了机器学习项目实战——《美团代金券智能促销系统》。
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项目的申请应用
代金券对商家来说是一种促销的手段，可以刺激用户消费、拉新、促活。可以说代金券的出现可以一定程度上促进用户的消费，但是代金券的发放需要考虑问题有：1、这个代金券发了之后有没有人用；2、如果不发这个代金券用户是否还是会购买。上述两个主要问题在以往主要靠市场调研完成，而目前的互联网时代，用户基数大和调研时间过长都导致了我们需要一种更为智能的决策方法。
随着人工智能的快速发展，我们可以根据用户往期的消费记录以及用户的个人信息来确定代金券是否应该发放，这一方法的特点是有足够大的数据就能得到足够精确的预测结果，并且时效性高，不用和市场调研一样时间过久，调研结果出来后可能也已经不符合当前市场了。
该项目将根据美团代金券的历史使用数据、代金券的面额及数量、以及用户的信息，配合人工智能算法自动提取得到关键数据特征，分别搭建代金券使用的分类系统来预测是否推送代金券达到促销商品的目的。这个项目主要使用的机器学习算法以及python编程应用，可以很好的弥补H同学的短板，并且也可以作为申请的兴趣来源和专业积累，因此我们在文书设计中就对于这个经历进行了引用，利用它能很好地证明并串联起兴趣、过往积累、职业发展规划等方面。
（文书框架，点击放大）
引出申请数据科学专业的原因


在《美团代金券智能促销系统》项目中，H同学充分感受到了机器学习算法配合python解决实际问题的能力，以往统计学专业所学理论知识有了落地实现应用的可能，对此产生了浓厚的兴趣，希望可以进一步学习更多的知识并且将其应用到各行各业中解决更多的实际问题。
展示数据科学所需技能
本科为统计学专业，H同学有很扎实的数理统计知识，自己课外也学习了很多的机器学习算法如：决策树、随机森林、PCA、kmeans等。并且可以熟练的使用python对数据进行预处理、分析可视化、特征工程、模型搭建与评价等工作，熟悉机器学习的建模流程，有独立解决实际问题的能力。
引出进一步学习与未来规划
了解到机器学习算法不光可以解决数值型数据，还可以将其应用到文本数据中，H同学还额外学习了文本数据的处理过程以及常见的文本挖掘类算法如：TF-IDF、LSA、LDA等。意识到自己在数据科学领域还有很多知识需要去学习，H同学希望在未来在研究生阶段可以学习到更多的人工智能知识提升自己的能力，来更好地解决实际问题。
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学习过程
（过程展示）
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学习成果
（部分报告展示）
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