【名企實習】

1.藍色光標傳播集團

項目地點：北京/上海

適合人群：申請海外數據分析、統計、商業分析等相關研究生專業的學生

項目時間：全年接受報名，實習時間1個月以上

科研內容

1.主要參與數據分析和挖掘工作；

2.參與數據分析和挖掘，關注大數據領域前沿的動向；

3.參與客戶數據的數據分析和挖掘工作，為客戶提供專業性的分析報告；

4.配合技術部門實現已驗證的分析工作的自動化；

5.參與對運營數據進行數據監控、分析、挖掘和處理推進等。

企業介紹

藍色光標傳播集團成立于1996年，是一家為大型企業和組織提供品牌管理與營銷服務的專業企業。集團主營業務為整合營銷(包括數字營銷、公共關系、廣告創意策劃和媒體代理、活動管理和國際傳播等)、電子商務、移動互聯和大數據。公司持續服務于約1,500個國內外客戶，其中財富500強企業近百個。客戶涵蓋信息技術、汽車、消費品、房地產、互聯網、金融、文化娛樂等行業的領導品牌。服務過的客戶包括網易、寶馬、三星、京東、飛利浦等。

項目簡介

所在部門及崗位名稱：媒介助理

實習收獲：主管推薦信(含網推)、數據分析職業技能培訓、體驗工作氛圍、拓展行業人脈

項目特點

1.對于申請海外數據分析、統計、商業分析等相關研究生專業的學生增加錄取成功率；

2.豐富相關行業工作經歷，為進入該領域提前做好準備；

3.積累相關行業職場人脈，為將來求職道路增加背書；

4.提前了解職場內容，清晰自己的職場規劃。

2.中信建投

項目地點：北京/上海/遠程

適合人群：面向準備申請海外金融、會計、經濟、統計、商業分析等相關研究生專業的本科生，以及希望增強求職競爭力的國內大學生和即將歸國的

項目時間：全年接受報名，實習時間1個月

科研內容

1.參與對行業及上市公司進行動態研究、跟蹤、調研和投資價值分析，撰寫行業研究報告，實地根據具體情況可能參與機構路演會；

2.參與尋找行業內潛在投資、并購機會，提出相應的投資建議；

3.跟蹤行業和公司的重要數據、事項，撰寫周報日報，建立自己的數據庫；

4.完成主管交給的其他工作。

企業介紹

中信建投證券成立于2005年11月2日，是經中國證監會批準設立的全國性大型綜合證券公司。連續七年被中國證監會評為目前行業別的A類AA級證券公司。2016年，以531家的承銷/發行總數和5466.72億元的規模超越中信證券居首。

項目簡介

所在部門及崗位名稱：研究部

實習收獲：主管推薦信(含網推)、行業研究報告撰寫、體驗工作氛圍、行業人脈

項目特點

1.對于申請海外金融、會計、經濟、統計、商業分析等相關研究生專業的學生增加錄取成功率；

2.豐富投行相關行業工作經歷，為進入該領域提前做好準備；

3.積累相關行業職場人脈，為將來求職道路增加背書；

4.提前了解職場內容，清晰自己的職場規劃。

3.摩根士丹利

項目地點：摩根士丹利的海外總部

適合人群：準備申請海外金融、金數、經濟、統計、會計、商業分析等相關專業的學生

項目時間：全年招生

企業介紹

摩根士丹利號稱“華爾街擎天柱”

全球投行三甲：JPMorgan，MorganStanley和GoldmanSachs

金融界進入門檻高的投資銀行

摩根士丹利(MorganStanley，NYSE：MS)，財經界俗稱“大摩”，世界投資銀行，總部位于紐約華爾街。總公司下設9個部門，包括：股票研究部、投資銀行部、私人財富管理部、外匯/債券部、商品交易部、固定收益研究部、投資管理部、直接投資部和機構股票部。向客戶提供包括證券、資產管理、企業合并重組和信用卡等多種金融服務，目前在全球27個的600多個城市有代表處，雇員總數達5萬多人。

實習內容

1.分析金融市場的主要參與者

2.獨立跟蹤分析各大類資產的市場動態

3.進行主要和地區的宏觀基本面分析

4.研究波動率市場交易和金融衍生品

5.完成二級市場個股基本面分析

6.參與研究中國交易專題

7.進行數據、技術分析與建模

項目亮點

系統的崗前培訓：研發的培訓課程，提高學生的職業技能；輔導老師的專業答疑，解決學生的實習準備。

個性化的職業規劃：專業規劃師提供咨詢，解決學生職業發展困惑

1V1簡歷修改：根據企業要求優化簡歷，有針對性地提升學生背景

實習收獲

能力方面：

獲得金融市場一線實踐機會，掌握行業必備技能

了解來自投行的內部業界新動態

跟進項目流程，搜集資料并參與研報寫作

閱讀權威機構的新報告與核心數據

機會方面：

獲得企業高管推薦信的同時也可積累人脈，提前規劃職業生涯

實習生可有機會獲得其他國內外知名券商企業的實地實習機會，親身體會職場生活。

【名校科研】

1.波士頓大學音樂科研項目

項目地點：波士頓大學科研項目實驗室

適合人群：欲申請美國名校樂器表演，作曲，音樂學，音樂教育等專業的高中生、大學生

項目時間：寒暑假，具體情況根據學生情況由美方進行調整

科研內容

目的：學習的程序和材料

主題包括：分析教材，設定教學目標和目標，寫作單元和教案，以及標準和音樂教育課程框架。學生將被介紹到音樂教學的概念方法，包括OrffSchulwerk、Kodaly、Dalcroze、Gordon、Feierabend，和全面的音樂素養。項目活動與其他三門課程高度融合：合唱方法與材料：基礎，樂器方法與材料：基礎，兒童成長與人類發展。對標準和課程框架的研究為學生準備了幾門課程的作業，包括《音樂技術與音樂教育家I》、《合唱方法與材料：基礎》和《器樂方法與材料：基礎》。在本課程中，學生將被介紹并使用音樂教育課程中所有課程的標準化課程計劃格式。主題共同核心標準簡介共同核心標準和地方課程介紹標準、課程、單元和課程計劃為一節以節奏活動為主的基礎音樂課制定一個課程計劃OrffSchulwerk方法為一門基礎的普通音樂課制定一份教案，其中至少包括以下兩種活動：唱歌、聽力、動作、演奏非音調的打擊樂器或作曲音高和唱歌為一門以唱歌為主的基礎音樂課程制定一個課程計劃會議5運動為一節以運動活動為主的基礎音樂課制定一份課程計劃聽為一節以聽音樂為主的基礎音樂課制定一個教學計劃創作音樂：作曲和即興創作音樂教學方法概論：什么是方法?為什么方法?高大宜方法為一門基礎的普通音樂課制定一份教案，其中至少包括以下兩種活動：唱歌、聽力、動作、演奏非音調的打擊樂器或作曲。全面的音樂技巧，飛拉班德法，達爾克羅茲節奏法為一門基礎的普通音樂課設計一份教案，其中至少包括以下兩種活動：唱歌、聽音樂、運動、演奏無音調的打擊樂器、即興創作或作曲小學背景下的音樂學校設置的機遇與挑戰，課程設計導論與單元規劃全球音樂為一門基礎的普通音樂課創建一節課，介紹一種來自非歐洲/北美文化的歌曲、舞蹈和樂器的使用。創建個人課程從方法和材料到你自己的方法在課堂上指導學生完成終項目。

學校簡介

波士頓大學(BostonUniversity)創校于1839年，是一所歷史悠久的私立院校，同時也是全美第三大私立大學。波士頓大學位于波士頓市中心，與哈佛、麻省理工等院校隔河相對，2018年usnews全美排名39位。波士頓大學音樂學院(BostonUniversitySchoolofMusic)，是美國知名的音樂學院之一，也是美國古老的音樂學院。在音樂培育的過程中，讓學生透過專業實際的嚴格訓練，學習相關的知識，經由專業的藝術家教授、導正彈奏樂器技巧、吟唱出動人的歌劇或是舞出美妙之旋律。在波士頓Boston這個充滿歷史且古老的大城市里，也可以感受到藝術饗宴的洗滌，因為在波士頓Boston聚集了無數的藝術家，

這里有來自世界不同文化愛好藝術的人士，一同為藝術貢獻心力。

項目簡介

科研主題：樂器表演，作曲，音樂學，音樂教育等專業領域；

科研導師：波士頓大學音樂學院專業導師。

科研收獲

1、接觸美國名校的科研環境；

2、師從美名校導師開展學術研究項目，豐富CV\PS履歷；

3、高含金量收獲助力未來留學深造及就業；

4、美國當地的旅游和個人成長。

2.基于數據科學的商業分析理論與實戰——BusinessAnalytics

項目地點：北京

適合人群：對商科金融、統計、金融數學、金融工程、機器學習、企業管理等學科感興趣的高中生、本科生

項目時間：2019年7月15日-7月26日

課程目標

學習如何快速有效的進行商業數據分析并解決實際商業問題

分析現存的實際商業問題并運用相應模型解決這些問題

對相關領域的基礎性理論知識和應用方面有系統的認知

學習商業數據算法并探討如何促進企業未來發展的方法

項目亮點

獲得南加利福尼亞大學教授的學術推薦信(教授用學校正式edu郵箱網推)

系統科學的指導和訓練學生進行學術文章寫作和發表(國際CPCI/EI會議論文)

全英文語境展開項目，突破自我，助力GT考試、申請面試和未來學習

不出國門跟隨海外名校教授學習，節省國際旅費

獲得高質量英文個人科研報告，可在申請材料中提交

學習計劃

7月15日：WhatisBusinessAnalytics,Creditscore,Fraudscore什么是商業分析、信用評分、欺詐評分

7月16日：Targetmarketingscore,Marketingoptimization目標市場判斷，市場優化

7月17日：CustomerValueMeasures顧客價值判斷

7月18日：LifetimeValue,Nextbestproduct終身價值分析，次優產品分析

7月19日：Marketingsegmentation市場劃分

7月20日：VolunteeringActivity志愿者活動

7月22日：Attritionscores,Survivalanalysis企業人數減少率分析，企業生存現狀分析

7月23日：Forecasting,ARIMAmodels企業未來發展趨勢預測，ARIMA模型

7月24日：Forecastsforstocks,bonds,derivatives股票、債券、衍生品走勢預測

7月25日：Overviewofmachinelearningalgorithms機器學習算法概述

7月26日：Businesssimulations商業模擬練習

【導師簡介】

南加利福尼亞大學馬歇爾商學院客座教授；

曾任美國多家企業聯合創始人、CEO、CTO；

商業數據分析專家，擁有超過23年從業經歷，并持有8項技術專利；

洛斯阿拉莫斯實驗室核聚變技術研究員，擁有超過11年指導數據科學團隊經驗；

前摩根士丹利應用數據研究組專家