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kaggle案例实战班 [100%纯实战,仍然答疑]

  • 讲师:寒小阳 加号
  • 课时:8次课 [每次课至少2小时]
  • 开课时间:随到随学,提供代码、资料和讲师答疑
299.00 1000.00
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  • 介绍
  • 大纲
  • kaggle意义 | 投资不到1K成为数据科学家

    入门ML之后,怎么提高实战能力呢,毫无疑问,做实际项目,而kaggle上就有大量的ML项目,所谓算法刷leetcode,ML/DM刷kaggle,kaggle对于数据科学的重要性不言而喻。基于此,七月在线特此推出国内第一个kaggle实战课程,通过kaggle案例从抓取数据、处理特征、建模、模型融合、调优/调参完整走一遍。



    课程价值 | 升职加薪利器

    本课程所有的案例全都取自真实数据上的数据科学比赛,通过本课程你将获得:

    1)完整的kaggle比赛/案例分析解答过程,包括优胜者的解答方案,从场景分析开始,一步步构建解决方案
    2)对数据分析、数据处理、特征处理和机器学习常用工具的熟悉
    3)机器学习解决实际问题的建模框架,及其优化
    4)在面试中可以大显身手的机器学习案例
    5)让简历脱颖而出。阿里、百度、京东等大公司都特别看重kaggle参赛经历



    上课方式

    直播已技术,目前报名看视频,且群内仍答疑



    讲师团队 | BAT技术主管上课

    寒小阳
    目前在一著名电商公司负责搜索广告相关业务,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
    加号
    主攻Deep Learning,牛津大学计算机系毕业,曾师从Google DeepMind的领军人物Prof. Nando de Freitas。UiiTech创始人,原TypeScore首席数据科学家。现就职于伦敦某投资银行的金融创新实验室(Innovation Lab),专注金融行业的AI构架与大数据产品研发接受kaggle官方专访


    学员评价


    • 第二课 经济金融相关问题

    • 实战项目:房价预测:来看看哪些因素会怎么样影响房价与房子出售
    • 实战项目:伦敦的科学家怎么从新闻预测股市的变化?

      第八课 金融风控问题案例

    • 实战项目:综合比赛案例
    • 实战项目:从数据清洗(异常点处理与预处理)、特征工程、特征选择、非均衡样本处理到模型融合,解决风控问题
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