在科研與生物醫藥領域，高效處理實驗資料、精準呈現研究成果已成為留學生邁向職場與學術殿堂的核心競爭力。
然而，許多生命科學、藥學專業的學生面臨這樣的困境：
擁有紮實的實驗經驗，能夠熟練地操作實驗儀器、把控實驗流程，卻缺乏資料分析工具的系統訓練，難以將實驗成果轉化為結構化的學術表達或職場競爭力！
為了幫助同學們突破 “會做實驗卻不會講實驗” 的瓶頸，西遊留學推出《實驗資料分析與彙報：Prompt驅動的AI助力》課程，聚焦 AI工具與實驗資料處理的深度結合，幫助學員從做出實驗進階到講好實驗，打通科研能力提升的關鍵鏈路。
課程
亮點
AI 工具深度賦能，開啟高效科研模式
Prompt 驅動的AI工具實戰
課程深度解析ChatGPT、Claude、Gemini 等AI工具在科研場景中的應用，透過系統性的 Prompt設計教學，學員將掌握精準提問→模型推薦→程式碼生成的高效工作流。
全流程覆蓋：從資料處理到成果展示
課程貫穿實驗設計最佳化→資料分析建模→報告撰寫→彙報答辯全鏈條：
資料處理：針對溼實驗資料特點，學習AI輔助下的模型選擇（如隨機森林、CNN）與特徵工程；
學術表達：透過AI最佳化實驗報告結構，掌握引言-方法-結果-討論的邏輯框架，避免技術性語言堆砌，用簡明語言傳遞關鍵結論；
答辯技巧：強化資料來源與方法的嚴謹性表達，提升彙報可信度，從容應對學術答辯或職場彙報。
行業導師親授，聚焦溼實驗場景
課程由Bristol Myers Squibb資深Scientist Edward導師主講，擁有美國東北大學生物科技專業背景，深耕溼實驗資料分析多年。
課程案例均源自真實科研場景（如細胞實驗資料、qPCR結果分析），確保學員所學直接對接工業界與學術界的實際需求。
課程
價值
填補能力缺口，增強雙重競爭力
破解 “資料處理難” 痛點
對於有溼實驗經驗但缺乏程式設計基礎的學員，課程透過零程式碼AI工具應用（如用 Prompt 生成分析程式碼），降低技術門檻，快速建立資料分析思維，避免因工具短板導致的實驗成果縮水。
提升科研與求職核心技能
學術層面：掌握結構化彙報技巧，讓實驗邏輯更嚴謹、結論更具說服力，為論文撰寫、課題答辯打下基礎；
職場層面：契合生物醫藥行業對資料驅動決策的需求，透過AI工具賦能的資料分析能力，成為企業青睞的實驗+資料複合型人才，在實習/全職求職中脫穎而出。
精準匹配專業需求
專為生命科學、生物醫學、藥學等專業設計，聚焦溼實驗資料特性（如樣本量小、資料型別複雜），避免通用資料分析課程的 “水土不服”，實現技術能力與專業場景的深度結合。
課程目標
理解Prompt原理與策略，掌握如何用AI工具協助完成實驗資料分析與程式碼生成（Python/R）。
根據不同實驗型別選擇分析模型，並能用 Prompt呼叫合適工具和演算法（如迴歸模型、SVM、隨機森林等）。
最佳化實驗設計與統計檢驗方法，透過AI提高實驗邏輯與資料嚴謹性。
學會撰寫結構清晰、內容準確的實驗報告，並掌握在彙報或答辯場景中的表達技巧。
目標人群
生命科學、生物醫學、藥學相關專業的本科生/研究生
有溼實驗經驗，但不熟悉如何利用AI進行資料分析的同學
課程時間和形式
📆
時間：
美東時間2025年7月5日-2025年8月2日
每週五19:00-20:30（北京時間次日9:00-10:30），共5節課
💻形式：Zoom線上直播，支援即時互動提問與實操演練，課後提供程式碼模板與案例資料。
自5月起，西遊陸續
推出乾貨滿滿的線上系列課程
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全棧開發、CS 刷題、ESG 分析等多個熱門領域
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新增Amy老師或掃描海報二維碼，可獲取完整課綱與報名資訊。
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