高中生:對數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣,計劃通過競賽提升背景,為未來留學(xué)申請或?qū)I(yè)選擇做準(zhǔn)備。
大學(xué)生:計算機(jī)、數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、人工智能等相關(guān)專業(yè)學(xué)生,或希望跨學(xué)科拓展數(shù)據(jù)能力的學(xué)生,可用于豐富簡歷、提升專業(yè)技能。
研究生:有一定編程基礎(chǔ)但缺乏實戰(zhàn)經(jīng)驗者,通過競賽將理論知識應(yīng)用于實際問題,為科研或職業(yè)發(fā)展積累經(jīng)驗。
授課形式:一對一授課、網(wǎng)絡(luò)教學(xué)
課程目的:系統(tǒng)掌握數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建、特征工程等核心技能,熟練運用Python等工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與建模。
課程內(nèi)容:
基礎(chǔ)理論:數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)概念、機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理、統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)等。
編程技能:Python編程基礎(chǔ)、NumPy、Pandas數(shù)據(jù)處理、Matplotlib/Seaborn數(shù)據(jù)可視化。
模型構(gòu)建:機(jī)器學(xué)習(xí)模型(如線性回歸、決策樹、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)的原理與應(yīng)用,模型評估與調(diào)優(yōu)。
特征工程:特征選擇、特征變換、特征構(gòu)建方法,提升模型性能。
競賽實戰(zhàn):賽題分析與解題思路、數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗、模型迭代優(yōu)化、結(jié)果提交與排名分析。
項目報告:如何撰寫高質(zhì)量的數(shù)據(jù)科學(xué)項目報告,展示成果與思路,用于申請或求職。
實戰(zhàn)導(dǎo)向:課程以競賽實戰(zhàn)為核心,學(xué)員可參與真實賽題,積累實際項目經(jīng)驗,提升解決復(fù)雜問題的能力。
導(dǎo)師團(tuán)隊:由Kaggle競賽獲獎?wù)?、?shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域?qū)<一驈臉I(yè)者授課,具備豐富的競賽經(jīng)驗和行業(yè)洞察。
個性化指導(dǎo):提供小班教學(xué)或1對1定制課程,根據(jù)學(xué)員基礎(chǔ)和目標(biāo)制定個性化學(xué)習(xí)計劃,針對性解決問題。
