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訪問BOSCH企業
新加坡國立大學（National University of Singapore）是新加坡首屈一指的世界級頂尖大學，其在工程、生命科學及生物醫學、社會科學及自然科學等領域的研究享有世界盛名。在2019發布的QS世界大學排名中，新加坡國立大學排名第11位。新加坡知識産權學院直屬于新加坡知識産權局，其與哈佛商學院、皇後瑪麗學院和帝國理工學院等世界一流學府在智力資産管理方面被評爲知識産權策略高階研習單位，在全球産權保護排名中列亞洲第一，世界第四。
少而好學，如日出之陽。
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2019年8月12日至8月21日，由四川大學主辦的“大川視界”大學生訪學計劃之新加坡國立大學數據科學暑期短期項目順利舉辦。
該項目課程由新加坡國立大學和新加坡知識産權學院共同設計，致力于在人工智能和數據科學的前沿發展課題下，提升相關專業學生的知識儲備和眼界見識，通過跨學科的知識産權保護知識，以及相關企業的參訪學習，爲人才儲備奠定基礎。
共計28名川大學生參與到該項目，在完成了10天愉快的學習體驗後，順利歸校。
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初識NUS- 在授課中了解新加坡數據科學發展
同學們著正裝上課
在入學的第二天，同學們便開始了緊張有趣的課程。本期項目所涵蓋的課程主要涉及“創新與知識産權運營”，“大數據環境下企業定價策略分析”，“展示技巧訓練”，“回歸和時間序列分析”，“文本挖掘與分析”，“團隊領導力/跨文化交流訓練”和“社交媒體數據分析”等方面的知識，同學們在不同課題中，領略了不同老師的風範和魅力，同時也通過綜合交叉學課的學習，在各層面拓展了自己的能力。
“展示技巧訓練”課程
在“展示技巧訓練”的課程中，老師通過舉例的方式，讓同學們感受到如何才能將自己的所學，所想，所造，通過准確的渠道和方式傳遞給其他人，課程中一些錯誤的示範也引得同學們哈哈大笑。而在“回歸和時間序列分析”課程中，同學們從另一個語言環境中，去重新演繹自己的專業知識，也給了同學們更多的角度來認識專業領域的變化，下課後同學們還紛紛要求加上老師的聯系方式，方便日後再和老師咨詢相關專業問題。
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感知新加坡- 在企業參訪和活動中領略獅城發展魅力
BOSCH企業工作人員講解發展理念
參訪DHL創新工場
在項目期間，學校安排了同學們去到BOSCH和DHL兩家企業參訪學習。BOSCH是一家從事汽車與智能交通技術、工業技術、消費品和能源及建築技術的企業，在新加坡的本地化發展中，BOSCH逐步發展一條結合數據科學與人工智能技術的道路。在參訪BOSCH的過程中，同學們學習到了新興科技是如何運用到生活中，並逐步在各個傳統市場（如漁業）以及日常辦公中改變人們的習慣。
DHL是全球著名的物流集團，該企業在新加坡的發展中同樣選擇了優先在新興科技方面占領優勢地位的路線，並通過綜合分析技術變化、消費者習慣、市場需求等多個方面的數據，來確保不落人後。
除了企業參訪，同學們也利用自由活動的時間，分別前往了新加坡國立圖書館、濱海灣花園、魚尾獅廣場等地方，領略了獅城的文化和魅力。
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學有所得- 在結業發表中完善自身所學
結業發表
同學生動演繹市場變化
新加坡國立大學老師授予同學項目證書
項目的倒數第二天也迎來了整個課程的高潮時刻，同學們分小組進行了各自課題的發表，有同學選擇的新媒體方向，有的選擇了數據分析，大家的展示方式也各有特色，從視頻展示自己所設計APP，到現場演繹市場變化。大家都使出了渾身解數，以奪得最終的大獎——新國大授予的推薦信。經過授課的老師的提問以及討論，最終確立了推薦信的授予名額。而沒有拿到推薦信的同學也並不灰心，大家都最終取得了新國大和新加坡知識産權學院認可的項目證書，圓滿完成了學習任務。
“這次新國大數據科學項目可謂收獲頗豐，算得上一次精彩且充實的遊學。在此首先要感謝學校，感謝大川視界給我們提供這個機會與平台。
遊學，遊學，分爲遊與學。先談談“學”，這次項目，首先讓我見識了新國大的美麗校園與濃厚的學術氛圍，親身見識到了世界一流大學的真實面貌。其次這次課程安排充實且豐富，圍繞數據科學，開展了一系列相關且實用的課程，而且我們還去了世界一流的企業參觀，爲我們將來的就業，提供了指導。最後的pre環節還結識了許多志同道合的朋友，建立了新的友誼。
再談談“遊”，這次項目，給我們留下了充足的遊覽參觀新加坡的時間。見識了多元民族文化的融合。也見識了新加坡獨特且創新的建築風格與設計。明白了新加坡爲何被稱作花園城市。當然參觀各個景點也是必經環節，見識了花穹，聖淘沙島等與國內完全不同類型的景點。
最後再次感謝四川大學，感謝學工部，感謝帶隊老師，讓我度過了這愉快且充實的10天。”
——四川大學宋弋麒同學
大川視界
“大川視界”是四川大學多部門通力合作打造的大學生訪學計劃。該計劃通過鼓勵川大學子走出國門、開拓眼界，提升學生跨區域、跨語言、跨文化的交際能力。更多項目信息可登錄“大川視界”官網查看。
大川視界微信公衆號
圖文來源：
大川視界“新加坡國立大學數據科學暑期短期項目”團隊
編輯：陳菲萍