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Kaggle:美国红帽公司客户潜力分类挖掘
Kaggle:美国红帽公司客户潜力分类挖掘
掌握机器学习&数据挖掘核心技能
课程费用
¥4999
截止日期
报名已结束
已报人数
12/12人
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Kaggle:美国红帽公司客户潜力分类挖掘
已报人数12 截止日期 报名已结束
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项目课程介绍
由浅入深,层层递进,透过数据挖掘,把握kaggle热点项目
与大多数公司一样,红帽公司能够随着时间的推移收集大量有关与其互动的个人行为的信息。他们正在寻找更好的方法来使用这些行为数据来预测他们应该接近哪些人——甚至何时以及如何接近他们。 本次项目使用活动文件包含每个人在一段时间内执行的所有独特活动(以及相应的活动特征)和人员文件包含随着时间的推移执行活动的所有唯一人员(以及相应的特征),根据相关的机器学习算法模型来准确识别哪些客户对红帽公司具有最大的潜在商业价值。 借助改进的预测模型,红帽公司将能够更有效地对资源进行优先排序,以产生更多业务并更好地为客户服务。
梅老师:指南者留学人工智能方向老师
梅老师:指南者留学人工智能方向老师
项目特色及优势介绍
机器学习 客户潜力 业务价值
1
客户分类核心项目
随着大数据与人工智能技术的兴起,客户的拓展与挖掘已经告别了靠人海战术。如何精确定位到目标客户与潜在客户已经是目前大多数公司的目标,掌握机器学习技术可以帮助我们根据客户信息快速找到潜在客户来更好的为客户服务。
2
机器学习&数据挖掘知识全覆盖
Python、Numpy、Pandas基础知识全覆盖,线性模型、树模型、K均值聚类算法、主成分分析、GBDT、xgboost、LGBM等。
3
专业核心竞争力
kaggle数据科学项目的培训内容是基于企业招聘人才、国外院校招生的标准精心设计,学员通过该培训项目可以完成从0到1的蜕变。
项目特色及优势介绍
往期课程项目成果展示
往期课程项目成果展示
以往期学员完成的“基于图像的电影推荐算法”项目为例
数据处理能力
数据处理能力
学会基本的数据抽样和数据探索技巧,熟练运用python进行数据清洗,数据集成、数据变换和数据规约,保证取样数据质量并划分测试集和训练集。
机器学习理论
机器学习理论
在学习概率与统计的基础上,掌握VC维、信息论、正则化、最优化等机器学习理论,了解有监督学习及无监督学习等基本机器学习模型。
基础开发能力
基础开发能力
掌握机器学习算法工程师必备的开发技能,在项目中,将每个环节都反复迭代优化调试,能够将复杂任务进行模块划分,实现逻辑抽象复用。
课程安排
理论学习与项目实战相结合
01
教授数据挖掘基础知识与软件工具
数据挖掘基本概念了解
数据挖掘定义、数据挖掘基本工具、数据挖掘算法的应用场景、kaggle网站项目介绍
Python入门及进阶
python基础知识、Numpy(三方库)基础知识、Pandas(三方库)基础知识、Matplotlib及Seaborn可视化
数据清洗与处理
缺失值处理、异常值处理、重复值处理、数据标准化、数据归一化、数据分箱、独热编码
02
机器学习算法精讲及示范案例模型实战
监督学习算法
简单模型(线性回归、逻辑回归、决策树)、集成模型(随机森林、GBDT、Xgboost、LGBM)
无监督学习算法
K均值聚类算法、主成分分析(PCA)降维算法
示范项目精讲
回归项目(餐厅年度销售额预测)、分类项目(居民收入水平预测)
03
指导学员完成项目及项目报告,查验培训成果
项目内容
Kaggle:美国红帽公司客户潜力分类挖掘
使用工具
Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Sklearn、imblearn等主流数据挖掘工具
锻炼技能
数据挖掘项目的整体把握能力、数据读取与探索、数据的深层次加工、模型构建与算法选择、模型调参与框架搭建
常见问题
训练营持续时间多久?
训练营为期6-8周,其中前4周左右是理论知识的学习以及示范项目的讲解,后2-4周授课老师和助教将会协助学员完成指定项目。
训练营是以怎样的方式进行?
训练营采用了视频+远程会议的授课方式,同时我们运用大量心理学知识及经验,通过微信班级群+作业成绩排名+名师全程陪伴的方式, 激发出学员的学习动力。学习是可以成为一件很有意思的事情。
分配的项目是自己独立完成,还是老师带着做?
我们的主讲老师和助教老师会带着你手把手的写代码,做项目,帮你更好的掌握数据分析的理论,陪你一起去踩实践过程中会遇到的坑。
完成项目制学习后,我们简历上的项目经历会不会雷同?
针对每个不同的班级,我们都设计了不同的项目,而且确保该项目仅针对此次学员,不会被重复使用。
项目完成后,我可以得到什么?
每个项目完成后,我们都会协助学生完成该项目的项目报告,报告完成后我们将颁发项目结课证书。