机器学习训练营

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核心算法/对口项目经历/Datacastle大数据竞赛获奖证明

我要咨询

数据科学、人工智能一直以来和高薪、好就业划等号,因此众多理工科同学扎堆申请。虽然申
请热度居高不下,每年我们还是有许多学生凭借着自己的软技能拿到了名校录取。

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南京邮电大学,通信工程
GPA 84,雅思 6.5
申请劣势:本科双非

主要经历:
腾讯社交广告高校算法大赛“泰迪
杯”数据挖掘竞赛

录取专业:
香港科技大学大数据科技

大连理工大学,自动化
GPA 3.4,雅思 7,GMAT 700
申请劣势:数学课程成绩一般

主要经历:
基于机器学习的智能电网实时电价
研究

录取专业:
新加坡国立大学商业分析

中国人民大学,计算机科学
GPA 3.2,托福106,GRE 315+3.0
申请劣势:标化成绩一般

主要经历:
基于机器学习的航班延误预测分析

录取专业:
宾夕法尼亚大学 计算机与信息科学
(机器学习)

了解更多成功案例

机器学习训练营

申请成功的关键=机器学习训练营+机器学习训练营

核心算法项目实践

三大亮点,助你收获名校录取

高质量的脱敏数据

我们提供来自航空、电网、互联网、医疗等公司的大量真实且
经过清洗的数据

数据挖掘案例实战

教授和锻炼机器学习&数据挖掘算法知识,并指导完成独立项目

Datacastle 大数据竞赛证书

所做项目将参加Datacastle大数据竞赛并确保获奖

课程安排

第一阶段:教授数据挖掘基础知识及软件工具

数据挖掘的基本概念:
数据挖掘定义、数据挖掘基本工具
数据挖掘的应用场景

数据挖掘的基本步骤:
问题分析、数据获取、数据清洗、特征工
程、构建模型、模型调参、模型上线

Python入门:
Python基础知识、Numpy(三方库)基
础知识、Pandas(三方库)基础知识

Python进阶:
Matplotilb基础知识(数据可视化工具)、
数据库基础知识(sqalchemy)、Sklearn基
础知识(机器学习专用库)

第二阶段:机器学习算法精讲及肿瘤预测模型实战

机器学习算法(一):
线性模型、逻辑斯特回归模型、K近邻模型、
支持向量机模型(SVM)

机器学习算法(二):
决策树模型、随机森林模型(bagging)、梯度
提升树模型(GBDT)、深度学习

机器学习算法(三):
K均值聚类算法、主成分分析(PCA)、
判别线性分析(LDA)、流形学习、关联
规则分析

肿瘤预测模型:
模型框架的搭建(pipeline)、网格搜索凋参
(gridsearch)、指标评估画(aucand roc)

第三阶段:分配并指导学员完成项目及项目报告,参加大赛

项目内容:
股票时间序列聚类、商圈活跃度分类、客户价值
分类、病理原因关联规则分析、新闻数据挖掘

使用工具:
python、numpy、pandas、matplotlib、
sklearn等主流的数据挖掘工具

锻炼技能:
数据挖掘项目的整体把握能力、数据读取与探
索、数据的生层次加工、模型构建与算法选择、
模型调参与框架搭建

证书获取:
所做项目将参加商业分析/机器学习大赛,获取
竞赛证书

成果展示

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获奖证书展示

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预约免费试听

适合人群

计划申请计算机科学(尤其是人工智能方向)、数据科学等专业的研究生,
且目前专业背景/项目经历薄弱的同学。

主讲人指南者教育 万老师

南京大学优秀毕业生

南京大学计算数学研究生

微软亚洲研究院人工智能方向资深研究员

长期从事机器学习算法设计

报名须知

1、训练营主要培训数据挖掘技能及机器学习算法,非理工科学生但是想获得此技能的同学
也可报名参加;

2、费用:3999(含脱敏数据)。听完前两节课不满意可以申请无条件全额退款;

3、小班培训,每期人数仅限12人,先到先得;

4、春季班开营时间:3月中旬,4月中旬。

报名方式

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