北京培训回顾｜科研数据分析 AI 算法实战（9月11—13日）
2026年9月11日—9月13日，科研数据分析 AI 算法实战课程在北京开展，培训为期三天。内容围绕从数据清洗、统计分析到机器学习、论文作图与结果验证的完整流程。
2026年9月11日—9月13日，科研数据分析 AI 算法实战课程在北京开展，培训为期三天。内容围绕从数据清洗、统计分析到机器学习、论文作图与结果验证的完整流程。
本期课程信息
- 培训时间：2026年9月11日—9月13日
- 培训地点：北京市朝阳区建国路 118 号招商局大厦 4 层 C8
- 培训形式：线下现场与线上同步
- 课程时长：3 天
- 授课讲师：覃秉丰
- 主办单位：北京中科启研科技有限公司
从原始数据到科研成果
课程以“代码交给 AI 智能体，研究者负责提需求、看结果、核对放行”为主线，围绕一份数据的整理、分析、建模、作图和成果表达展开。课程资料列有 24 章正课、171 个课堂动手练习、39 个实战案例与 15 个随课分析技能。
第一天：数据准备、统计与机器学习基础
先完成智能体环境和分析技能包配置，再处理数据清洗、缺失值与特征工程。随后学习组间差异检验、回归关联分析、生存分析与常见机器学习算法，练习把研究问题匹配到合适的方法。
第二天：建模验证、论文作图与图像算法
围绕数据划分、模型训练、评估和解释完成一个建模流程，重点核对数据泄漏和基线对照。课程继续覆盖论文级配图、深度学习基础、时间序列、图像分类、分割计数和 YOLO 目标检测实践。
第三天：文本、综述、本地部署与成果交付
学习大模型 API 与文本批量分析、系统综述与 meta 分析，讨论涉密和隐私数据的分析流程与本地模型部署。最后练习工具封装、多智能体协作、方法与结果写作，以及领域基础模型的应用。
24 章课程目录
- 第一章：常见AI 数据分析与算法落地案例分析
- 第二章：AI智能体开发环境搭建与配置
- 第三章：AI智能体基础操作与分析技能包使用
- 第四章：数据预处理、数据清洗与特征工程
- 第五章：统计分析基础与组间差异检验应用
- 第六章：回归分析与影响因素归因应用
- 第七章：生存分析与寿命预测应用
- 第八章：机器学习常用算法介绍与使用
- 第九章：机器学习建模全流程项目实战
- 第十章：模型评估、数据泄漏排查与结果验证
- 第十一章：AI数据可视化与论文级配图应用
- 第十二章：深度学习基础与神经网络算法介绍
- 第十三章：时间序列预测与异常预警应用
- 第十四章：卷积神经网络与图像分类项目实战
- 第十五章：视觉基础模型与零训练分割计数应用
- 第十六章：YOLO26目标检测与图像分割项目实战
- 第十七章：大语言模型API 开发与文本批量分析
- 第十八章：系统综述与meta 分析自动化
- 第十九章：涉密与隐私数据的AI 分析方案
- 第二十章：本地大模型部署与知识库问答系统
- 第二十一章：模型打包部署与在线应用发布
- 第二十二章：AI智能体自动化流水线与多智能体协作
- 第二十三章：AI辅助论文写作、投稿与成果发表
- 第二十四章：领域基础模型与前沿发文方向
带走可重复使用的分析方法
课程将常见分析任务整理为技能包，便于更换数据后重复执行。随结果提供的说明页用于记录已经完成的检查、需要人工确认的问题和后续使用条件。
课堂案例覆盖医学、农业、环境、材料、社科与工业场景。科研写作与企业汇报使用同一套可复核结果，再分别组织为论文图表、方法段落、技术方案或项目报告。
学习重点：看懂结果，也能核对结果
内容不仅包括运行算法，还包括训练与测试数据划分、结果验证、模型解释、可复现材料和图表数据一致性。课程通过实操帮助学习者理解什么时候可以使用结果、什么时候还需要补充核查。
培训影像
以下图片来自课程文档中的“往期培训现场”资料，用于展示课堂形式与学习氛围。
后续课程与内训咨询
本场课程已结束。希望了解同主题后续班期、线上学习或团队培训，可通过官网咨询入口联系课程顾问。新的开课时间与安排以最新课程通知为准。
联系人：西西老师 · 17602178996