课程简介

如今,人工智能火爆全球并快速切入各个领域,比如电商、金融、交通、安防、医疗、教育,国内外各大公司纷纷成立相关AI研究院,火速招兵买马,可目前市面上人才缺口严重不足,供需比例仅为1:10。

机器学习作为AI的核心技术,可谓掌握了机器学习,便跨过了AI的准入门门槛。迄今为止,专为找AI或转行AI量身定做的「机器学习集训营」已经举办了五期,每一期都涌现出了很多优秀offer,纷纷从Java、Android、iOS等传统IT行业成功转行转型转岗AI拿到年薪三四十万,部分甚至超过四十万拿到五十万或更高。

本第六期,在前五期的基础上,除了继续维持“入学测评、直播答疑、布置作业、阶段考试、毕业考核、一对一批改、线上线下结合、CPU&GPU双云平台、组织比赛、联合认证、面试辅导、就业推荐”十二位一体的教学模式,本期再次改进,新增一对一的就业跟踪辅导推荐且丰富线下实战项目。线下在北京、上海、深圳、广州、杭州、沈阳、济南、郑州、成都、武汉、西安、长沙,十二城同步开营。

此外,本期依然沿用前五期线上线下相结合的授课方式,加强项目实训的同时引入线下BAT专家面对面、手把手教学,不但突出BAT工业项目实战,以及一对一面试求职辅导 + 精讲面试考点,而且提供一年GPU云实验平台免费使用,从而让每一位学员不用再为遇到问题没人解答,缺乏实战以及简历上没有项目经验导致面试屡屡遭拒而发愁。

本期限150个名额,历时3个月,10多个BAT工业项目全面公开,保障每一位学员所学更多、效率更高、收获更大。

培养目标: 从零开始,培养中高级机器学习工程师。挑战高薪、玩转AI。

PS:企业/高校团购集训通道请点击课程咨询,另,2人及2人以上组团报名,可各减500元,想组团者请加微信客服:julyedukefu05。

特色服务

  • 全面涵盖机器学习重要知识点

    本期集训营总计八大阶段,十个实战项目,涵盖教你零基础快速上手编程、数据分析、数据可视化、玩转大数据、机器学习原理、机器学习实战、深度学习从原理到实战,以及BAT工业级大项目实战。

  • BAT专家级讲师 + 助教全方位辅导

    我们拥有来自BAT的专家级讲师和数位助教,给你全程全天候1v1般的定制辅导。平时晚上在线学习、在线实训,周末线下项目实战,从而通过在线直播从头到尾掌握机器学习工业项目的各项流程、模型、算法,通过在线实训巩固强化实战所学,通过线下项目实战练就ML工业项目的全栈能力。且有问题,课上课后随时答疑,手把手教会为止。

  • 作业项目考核三管齐下

    开课前组织入学测评,根据测评数据定制个性化的学习路线。开课后的每次课通过GPU + Jupyter Notebook + GitHub在线提交作业,然后讲师和助教1v1在线批改、讲解作业,且提供可执行的交互式代码。每个阶段均有精心设计的实战项目和在线考试,以便及时查漏补缺,学员学完全部内容后做毕业考试,且平时考试和毕业考试都做1v1批改,从而在不断的阶段性实战和考试中掌握机器学习技能。

  • 提供GPU云实验平台

    还原BAT真实生产环境,提供工业数据和国内首创的价值数十万的GPU云实验平台(提前装tensorflow、caffe、mxnet等主流DL框架和相关数据)。提供完善的实验平台供您动手、真枪实战,拒绝纸上谈兵。

  • 简历优化

    根据集训营实战项目,将涉及到的关键知识点和项目经历优化到您的简历中,此外,毕业考核融合kaggle或天池比赛,考核优秀者不但优先内推,而且和阿里云天池联合认证机器学习工程师,颁发优秀证书。

  • 面试求职辅导 + 就业推荐

    精讲机器学习工程师面试时常见考点/模型/算法,且BAT一线技术经理一对一模拟真实面试,从技术、表达等方面全方位提升您的面试能力。根据您的技术特长提供定制化的能力评估、就业指导以及包括BAT等一线互联网公司的工作机会推荐。3个月挑战年薪30~50万。

课程安排

  • 第一阶段:零基础快速上手编程

    • 在线直播:1-基本python类型、判断与循环流程等
    • 在线实训:2-python基本练习题
    • 在线直播:3-文件/数据读写、面向对象、第三方库等
    • 在线实训:4-多种数据读写与面向对象练习
    • 线下实战:5-python基本练习题 与 google python实战题
  • 第二阶段:数据分析全攻略

    • 在线直播:1-pandas花式数据统计与分析技能
    • 在线实训:2-pandas综合练习
    • 在线直播:3-用pandas完成机器学习数据预处理与特征工程
    • 在线实训:4-pandas完成Kaggle机器学习预处理
    • 线下实战:5-美国大选、共享单车数据分析
  • 第三阶段:可视化提升数据逼格技能get

    • 在线直播:1-好用的python可视化利器matplotlib
    • 在线实训:2-matplotlib完成Titanic和自行车租赁数据可视化
    • 在线直播:3-自带各种数据拟合分析的可视化利器seaborn
    • 在线实训:4-seaborn完成Titanic和自行车租赁数据可视化
    • 线下实战:5-美国大选、共享单车可视化技能巩固与实战
  • 第四阶段:玩转大数据

    • 在线直播:1-hadoop与map-reduce
    • 在线实训:2-手写map-reduce完成词频统计,制作词云
    • 在线直播:3-Spark与大数据处理
    • 在线实训:4-Spark大数据日志分析
    • 线下实战:5-大数据分析处理案例
  • 第五阶段:机器学习原理

    • 在线视频:1-线性回归、logistic回归、梯度下降
    • 在线视频:2-决策树、随机森林、GBDT
    • 在线视频:3-SVM与数据分类
    • 在线视频:4-特征工程:数据清洗、异常点处理、特征抽取、选择与组合
    • 在线直播:5-logistic回归 Softmax SVM 与 朴素贝叶斯的精髓速讲
    • 在线实训:6-算法核心要点巩固(上)
    • 在线直播:7-决策树 随机森林 boosting 模型融合的精髓速讲
    • 在线实训:8-算法核心要点巩固(下)
    • 线下实战:9-机器学习算法面试要点大考察
  • 第六阶段:机器学习实战

    在线直播:机器学习流程、基本分类与回归模型

    • 1-ML综述及sklearn库简介 
    • 2-ML算法一览(各类算法及简单应用) 
    • 3-数据预处理及验证
    • 4-回归案例

    在线实训:Kaggle机器学习比赛中的特征工程处理实战

    在线直播:机器学习中的特征工程与模型调优,sklearn用法

    • 1-特征工程(独热向量编码,分段与离散化,多项式特征)
    • 2-特征处理、特征构造、 特征选择
    • 3-模型评估与参数调优
    • 4-流程化处理:PIPELINE 

    在线实训:sklean接口熟悉与机器学习建模指导

    线下实战:sklearn建模与使用

    • 1-手把手带你get scikit-learn机器学习建模重要点
    • 2-get迅速上手建模的技能
    • 3-学习如何进行模型调优,一步步优化自己的模型
    • 4-包括数个Kaggle与天池案例

    在线直播:XGBoost与LightGBM精讲

    • 1-建模调参(数据清洗、特征处理、特征选择、模型的调参、评估)
    • 2-模型状态(过/欠拟合、状态验证、过/欠拟合的调整、模型调优)
    • 3-模型融合(集体智慧:投票器/Bagging/随机森林/Boosting)
    • 4-XGBoost简介及三类参数详解,和代码实现

    在线实训:sklearn刷Kaggle比赛题

    在线直播:自然语言处理相关问题与建模

    • 1-Kaggle便利店销售预测案例
    • 2-比赛开发流程:数据准备、数据特征处理、XGBoost设参、训练与分析
    • 3-NLP案例1:分类与打标签的应用:资讯,金融
    • 4-NLP案例2:中文情感分析

    在线实训:XGBoost与LightGBM使用

    在线直播:金融风控比赛实战

    • 1-微额借贷风控案例:数据分析、特征处理、特征选择、模型设计
    • 2-风控算法案例:数据清洗、特征选择、类别不平衡解决、模型设计
    • 3-模型融合及项目代码

    在线实训:数据科学比赛练习赛

    线下实战:集成算法与场景建模

    • 1-集成模型在多个比赛和工业场景的应用
    • 2-熟练XGBoost和LightGBM的使用
    • 3-使用树形Boosting模型达到最佳拟合效果

  • 第七阶段:深度学习原理到实战

    • 在线视频:1-神经网络初步:全连接与反向传播
    • 在线视频:2-卷积神经网络与计算机视觉
    • 在线视频:3-循环神经网络与自然语言处理
    • 在线视频:4-深度学习实践:Caffe与Tensorflow项目实战
    • 在线直播:5-深度神经网络、google wide&&deep模型、腾讯通用CTR神经网络框架与实现
    • 在线直播:6-卷积神经网络、caffe实战图像分类、Tensorflow实战图像风格变换实现
    • 在线直播:7-循环神经网络、Tensorflow实战情感分析与文本生成实现
    • 线下实战:8-Caffe&&Tensorflow实战
  • 第八阶段:实际综合项目与就业指导

    • 线下实战:1-自然语言处理项目

      (文本数据抓取+spark/pandas数据分析+可视化+特征抽取+Sklearn/Spark机器学习建模+深度学习建模)

    • 线下实战:2-分类与推荐系统实战

      (音乐数据抓取+spark/pandas分析+可视化+协同过滤+隐语义模型+特征抽取分类建模)

    • 线下实战:3-图像项目

      (图像分类+图像检索)

    • 线下实战:4-机器学习面试辅导

      (面试注意点+常见面试考点精讲+简历指导+项目展示)

实战项目

  • 实战项目1

    python基本练习题 与 google python实战题

    通过完成基本练习题,加深和巩固对python的认识和理解,挑战来自google的python实战题,熟练完成书写python代码解决各种问题。

  • 实战项目2

    pandas综合练习

    通过pandas 100题练习,加深对pandas操作的熟悉度,同时通过对Kaggle案例进行数据处理,掌握实际场景下的数据操作工具。

  • 实战项目3

    大数据分析处理案例

    通过对大文件日志的分析,熟悉hadoop,spark写map-reduce处理海量数据的方法,并对电商数据进行处理,get工业界常用大数据技能。

  • 实战项目4

    sklearn建模与使用

    手把手带你get scikit-learn机器学习建模重要点借助于整理的简单资料,get迅速上手建模的技能,并学习如何进行模型调优,一步步优化自己的模型。期间的案例包括数个Kaggle与天池案例。

  • 实战项目5

    Xgboost与LightGBM使用

    大部分情况下,为了取得好结果,我们会用集成模型,这个部分,我们设计了多个比赛和工业场景,帮助大家熟悉Xgboost和LightGBM的使用,使用树形Boosting模型达到最佳拟合效果,同时又很好地控制过拟合。

  • 实战项目6

    金融风控实战

    通过两个金融风控比赛案例:微额借贷和风控算法,全方位阐述数据清洗、特征处理(排序特征,离散特征,交叉特征,类别特征编码,交叉特征)、特征选择(SelectKBest,SelectFromModel,RFE,以及使用XGBOOST选择特征)、模型设计、模型调优等完整流程。

  • 实战项目7

    Caffe&Tensorflow实战

    这个部分,将获得激动人心的深度学习库Caffe与Tensorflow搭建网络进行训练的全技能。我们将通过一个景点的图像识别transfer learning,到图像检索,到风格转换,一步步带大家学习库的使用,真正做到使用深度学习库解决实际的图像场景。

  • 实战项目8

    自然语言处理

    针对工业界最大的一块应用场景:自然语言处理,设计了一个专题,我们将获取从文本数据抓取,到Spark/Pandas文本数据分析,到可视化,到多种文本特征抽取,到sklearn机器学习建模,到Spark机器学习建模,到利用深度学习建模的全部技能。

  • 实战项目9

    分类与推荐实战

    我们针对电商最常见的推荐系统,设计了这个专题,从音乐数据抓取,到数据分析可视化,到利用协同过滤、隐语义模型、用户序列建模、learning to rank等方式完成一个推荐系统。

  • 实战项目10

    图像分类与检索

    具体的图像分类与检索案例,在电商服装数据集上,进行分类与检索的实验。将获得图像数据预处理,Tensorflow建模与调优,基本图像检索与高级图像检索技能。

讲师团队

  • 寒小阳

    著名电商搜索广告负责人,多年实际ml/DL/dm项目经验,专注海量数据上机器学习算法的应用与优化。做过推荐系统、NLP、点击率预估、图像识别。讲课清晰易懂,擅长用实际数据、代码、案例说话,备受数千名学员好评。

  • Seven博士

    博士毕业于国内Top5高校,在人工智能和模式识别领域发表了10余篇顶级会议和期刊。目前在国内某知名互联网公司担任人工智能算法高级技术专家,有深厚的学术背景和丰富的项目及业务落地经验。Seven老师长期担任校园招聘和社会招聘技术面试官,授课风格深入浅出、诙谐幽默。

  • 张雨石

    Google工程师,北航硕士毕业,对深度学习、计算机视觉和自然语言处理有着极大的热忱,CSDN博客上有多篇文章流传甚广。去Google之前,曾先后在腾讯、百度实习。

  • 褚博士

    芝加哥大学计算机博士,研究方向为NLP、ML、DL,熟练当前深度学习在NLP领域的模型与应用。

  • 林老师

    原BAT高级技术专家,更早时期先后任职于微软、EMC等,从事过操作系统、数据库和云存储相关产品的研发。擅长Python数据分析、爬虫。曾多次作为面试官参与BAT/EMC校招面试与出题,善于剖析leetcode经典题型、助人入门、提高。

  • David

    人大统计系数据挖掘与统计应用硕士,从事数据分析挖掘多年,开发过某金融公司量化自动交易系统。现为七月在线Python教学负责人,喜爱以数据去理解事物,擅长从零起步,一步步将复杂问题简单通俗阐述,备受广大学员欢迎。

时间安排

10月22日起正式上课,为期近3个月

  • 在线直播周一20:00PM--22:00PM
  • 在线实训周二20:00PM--22:00PM
  • 在线直播周三20:00PM--22:00PM
  • 在线实训周四20:00PM--22:00PM
  • 在线考试周五20:00PM--22:00PM
  • 线下实战周日09:00AM--13:00PM

线下实战地址:北京、上海、深圳、广州、杭州、沈阳、济南、郑州、成都、武汉、西安、长沙。

就业信息

为保护学员隐私利益,特隐晦部分敏感信息,且限于篇幅,只节选往期最新的二十四位

    • 姓名
    • 工作年限
    • 就业公司
    • 就业岗位
    • 年薪
    • 王*
    • 传统IT转行
    • 阿里巴巴
    • AI
    • 70万
    • 高*
    • 五年
    • 某金融公司
    • 机器学习
    • 50万
    • 石*
    • web开发转岗
    • 某金融公司
    • 推荐算法
    • 35万
    • 葛**
    • 三年
    • 某电信公司
    • Data Science
    • 30万
    • 张**
    • 半年
    • 百度
    • 信息检索
    • 25万
    • 于*
    • 机械行业转行
    • 某互金公司
    • 算法
    • 32万
    • 张* 
    • 传统IT转行
    • 某金融科技
    • 金融反欺诈
    • 32万
    • 张**
    • 传统IT转行
    • 某电商平台
    • 推荐算法
    • 31万
    • 王*
    • Android转行
    • 某视频公司
    • 机器学习
    • 31万
    • 邱*
    • 两年通信转行
    • 旅游上市公司
    • NLP研发
    • 45万
    • 赵**
    • 移动开发转行
    • 金融智能公司
    • NLP
    • 35万
    • 李**
    • 物理方向转行
    • 华为
    • AI研发工程师
    • 50万
    • 武**
    • Java转行
    • 某互联网汽车
    • NLP研发
    • 60万
    • 石**
    • iOS转岗
    • 某上市教育公司
    • NLP工程师
    • 45万
    • 陈**
    • Java转岗
    • 某数据公司
    • 算法
    • 35万
    • 赵*
    • 物理方向转行
    • 某电商网站
    • 搜索推荐
    • 40万
    • 张**
    • 三年移动转岗
    • 某互金公司
    • 风控
    • 36万
    • 彭**
    • 本科运维转行
    • 某AI企业
    • 机器学习
    • 27万
    • 于*
    • C++转行
    • 360
    • 算法
    • 40万
    • 王**
    • 一年
    • 某汽车平台
    • 算法
    • 25万
    • 陈*
    • web全栈转行
    • 某安全公司
    • 算法
    • 28万
    • 思*
    • 一年硬件转行
    • 某移动电商
    • 推荐算法
    • 30万
    • 王**
    • Java转岗
    • 某医疗公司
    • 算法
    • 23万
    • 龙**
    • 移动开发转岗
    • 一下科技
    • 数据工程师
    • 30万

学员访谈

  • 邱同学

    集4毕业不到半个月,成功拿到45万年薪offer

    “对于SVM和XGBoost这种常考的算法我几乎前前后后手推了超过10次,到后面几乎都能闭着眼睛在脑海里推导出来,而在面试的过程中也确确实实被问到了相关的问题,考察对于算法的理解。”

    完整访谈>
  • 于同学

    C++转行算法拿到360年薪40万offer

    “报名开始学习后感觉自己每天都很充实,课上跟老师实践,完成作业,紧跟老师脚步,然后再回过头来复习算法的理论就轻松很多。”

    完整访谈>
  • 石同学

    iOS成功转岗NLP拿到45万年薪

    “寒老师和David讲的深入浅出,收获很大,机器学习、到深度学习,再到最后的项目课都获益颇多。周末的线下部分可以当面答疑,解决很多疑惑。”

    完整访谈>
  • 陈*梦

    本科转岗拿到年薪35万

    学完集3不到一周,拿到了一家C轮的移动互联网公司年薪35万的offer,任职算法工程师。

    完整访谈>
  • 思同学

    成功转型一周连续拿下3个30万offer

    "收获最大的是知识,对机器学习有一个系统的认识。最后一定要回归到工程中去,就像校长July一直强调的四大金刚(课程 + 题库 + LeetCode + kaggle),课程、数据结构代码、面试题库和工程经验,都同样重要。"

    完整访谈>
  • 张杰民 - julyteam007组员

    与其他学员组队获得《智慧交通预测挑战赛》前3%排名

    “浅入深的教学方式,夯实了python基础,巩固了机器学习理论,中期会结合好玩的天池比赛,再一次加强对算法的理解,可以在实践中真真切切体会数据挖掘流程。”

    完整访谈>

本科应届拿到近20万的AI面经:曾一度因是双非院校而没面试机会

集训营上课我觉得最大的好处就是可以和一群好朋友一起学习,氛围挺好,一起做项目很有帮助,在群里互相解答问题提问题。

完整访谈>

薪资翻倍的AI面经:曾担心学完集训营依然找不到工作

对机器学习有了一个更全面的认识,从基础的python、pandas到后期的算法,所有知识点都联系的很紧密,不像自学期间那么盲目,对机器学习的算法原理也了解的更加透彻,对于一些复杂的算法svm 、xgboost 能做到熟练的推导出来。面对面试中遇到的问题也是游刃有余。

完整访谈>

证书样本

从集训营第四期开始,将长期和阿里云天池联合认证集训营的优秀学员。另为考虑到学员和公司隐私,特马赛克部分信息。

线下实训

大牛讲师面授,学习氛围浓厚

  • 上海线下班
  • 上海线下班
  • 上海线下班

课程咨询

微信咨询

电话:010-82712840

手机:185-1585-0933

email:zhangning@julyedu.cn

常见问题

  • Q : 集训营的上课方式是怎样的?

    A : 集训营采用线上线下相结合的方式,线上内容分为在线直播和在线实训,线下内容为线下集训,面对面实战项目辅导。

  • Q : 怎样的基础才能报名该集训营?

    A : 学过编程、高数、概率统计,有一定的Python数据分析基础。

  • Q : 不在北京、上海、深圳、广州、杭州、沈阳、济南、郑州、成都、武汉、西安、长沙怎么参加线下集训部分的课程?

    A : 七月在线不提供住宿,但是可以帮助大家协调住宿(费用远远低于市场价)。如果实在无法参加线下的集训部分,仍然可以获得线下集训的课程Jupyter Notebook或PPT讲义、代码和相关项目资料,且您在自己实现具体项目时遇到任何问题可以随时咨询讲师。

十月特惠价:12999元  原价:15000元

报名即送《机器学习工程师 第八期》和《深度学习 第三期

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