kaggle案例实战视频

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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

kaggle视频+课件+讲义