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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。

第一课 机器学习算法、工具与流程概述

知识点1:数据比赛与特征工程/模型调优流程与sklearn、xgboost工具
实战项目:泰坦尼克号之灾(分类)
实战项目:自行车租赁量预测(回归)

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?

第三课 排序与CTR预估问题

实战项目:来自电商的多次点击率预估比赛
实战项目:从LR/GBDT/RF 到FM与FFM进行CTR预估

第四课 自然语言处理类问题

实战项目:KDD2013比赛:判定文章作者
实战项目:影评数据怎么做情感分析?

第五课 能源预测与分配类问题案例

实战项目:综合能源案例
实战项目:从开放数据采集、清洗、特征工程到建模,给电力公司预测电能消耗

第六课 深度学习相关比赛

实战项目:入门:猫狗分辨
实战项目:人脸表情识别

第七课 电商推荐与销量预测相关案例

实战项目:用户在电商购买团购券概率预测
实战项目:app推荐系统比赛

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


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

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