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如何在3个月内成为数据科学家,挑战起薪30万

算法爱好者  · 公众号  · 算法  · 2017-07-05 20:00

正文

背景


从去年的AlphaGo到今年人工智能首次写进政府工作报告,人工智能正在席卷全球,引发第4次工业革命,而AI的核心技术是机器学习和深度学习。无论是从事机器学习还是AI,都一定要多动手,否则 一切都是纸上谈兵。


国内领先的人工智能教育平台「七月在线」特此推出本《机器学习集训营》,集训营采用线上线下相结合的授课方式,加强项目实训的同时引入线下BAT专家面对面、手把手教学方式,且提供3个月的GPU云实验平台供免费使用,更精讲面试常见考点。


特色服务


BAT专家级讲师手把手教学


我们拥有来自BAT的专家级讲师和数位助教,给你全程1v1般的定制辅导。有问题,助教和老师随时辅导,手把手教会为止。


全面涵盖机器学习重要知识点


集训营内容分为八大部分,涵盖教你零基础快速上手编程、数据爬取、数据分析、数据可视化、玩转大数据、机器学习从原理到实战、深度学习从原理到实战、BAT工业级大项目实战。


提供GPU云实验平台


还原BAT真实生产环境,提供工业数据和国内首创的价值数十万的GPU云实验平台(提前装tensorflow、caffe、mxnet等主流DL框架和相关数据)。提供完善的实验平台供您动手、真枪实战。


线上线下项目实训


通过在线课程从头到尾掌握机器学习工业项目的各项流程、模型、算法,通过在线实训巩固强化实战所学,通过线下项目辅导练就ML工业项目的全栈能力。


简历优化


根据集训营实战项目,将涉及到的关键知识点和项目经历优化到您的简历中。


面试求职辅导 + 就业推荐


精讲机器学习工程师面试时常见考点/模型/算法,且BAT一线技术经理一对一模拟真实面试,从技术、表达等方面全方位提升您的面试能力。根据您的技术特长提供定制化的能力评估、就业指导以及包括BAT等一线互联网公司的工作机会推荐。3个月挑战年薪30~50万。


豪华讲师团队


寒小阳 

著名电商搜索广告负责人,多年实际ml/DL/dm项目经验,专注海量数据上机器学习算法的应用与优化。做过推荐系统、NLP、点击率预估、图像识别。讲课清晰易懂,擅长用实际数据、代码、案例说话,备受数千名学员好评。


冯老师

南京大学博士,专注机器学习/人工智能,擅长解释机器学习中看似艰深晦涩的概念,熟悉模型背后的数学原理。曾工作于某知名私募的量化交易团队,参与高频交易中统计学习模型的开发。课堂上善于全程举例,所讲直达本质且不失生动有趣。


加号

牛津大学计算机系毕业,曾师从Google DeepMind的领军人物Prof. Nando de Freitas。UiiTech创始人,原TypeScore首席数据科学家。现就职于伦敦某投资银行的金融创新实验室(Innovation Lab),专注金融行业的AI构架与大数据产品研发。


褚博士,芝加哥大学计算机博士。

王博士,某金融公司数据科学家。

李老师,原百度研发工程师,出版《TensorFlow技术解析与实战》。


课程安排


第一阶段:零基础快速上手编程

在线课程:1-基本python类型、判断与循环流程等

在线实训:2-python基本练习题

在线课程:3-文件/数据读写、面向对象、第三方库等

在线实训:4-多种数据读写与面向对象练习

线下实训:5-python基本练习题 与 google python实战题


第二阶段:数据爬取得心应手

在线课程:1-requests抓取与静态网页解析

在线实训:2-新闻网站与链家网数据爬取

在线课程:3-模拟登陆与分布式爬虫

在线实训:4-豆瓣与链家详情数据爬取

在线课程:5-selenium与动态网站爬取

在线实训:6-去哪儿/携程与电商数据爬取

线下实训:7-新闻网站与链家网数据爬取


第三阶段:数据分析全攻略

在线课程:1-pandas花式数据统计与分析技能

在线实训:2-pandas综合练习

在线课程:3-用pandas完成机器学习数据预处理与特征工程

在线实训:4-pandas完成Kaggle机器学习预处理

线下实训:5-美国大选、共享单车数据分析


第四阶段:可视化提升数据逼格技能get

在线课程:1-好用的python可视化利器matplotlib

在线实训:2-matplotlib完成Titanic和自行车租赁数据可视化

在线课程:3-自带各种数据拟合分析的可视化利器seaborn

在线实训:4-seaborn完成Titanic和自行车租赁数据可视化

线下实训:5-美国大选、共享单车完整可视化实战


第五阶段:玩转大数据

在线课程:1-hadoop与map-reduce

在线实训:2-手写map-reduce完成词频统计,制作词云

在线课程:3-Spark与大数据处理

在线实训:4-Spark大数据日志分析

线下实训:5-大数据分析处理案例


第六阶段:机器学习原理到实战

在线课程:1-机器学习流程、预处理、特征工程

在线实训:2-Kaggle机器学习比赛中的特征工程处理实战

在线课程:3-模型评判标准与部分机器学习有监督算法

在线实训:4-sklean接口熟悉与机器学习建模指导

线下实训:5-sklearn建模与使用

在线课程:6-机器学习有监督算法与无监督学习

在线实训:7-sklearn刷Kaggle比赛题

在线课程:8-机器学习集成算法与大杀器Xgboost/LightGBM

在线实训:9-Xgboost与LightGBM使用

线下实训:10-集成算法与场景建模


第七阶段:深度学习原理到实战

在线课程:1-深度神经网络、google wide&&deep模型、腾讯通用CTR神经网络框架与实现

在线课程:2-卷积神经网络、caffe实战图像分类、Tensorflow实战图像风格变换实现

在线课程:3-循环神经网络、Tensorflow实战情感分析与文本生成实现

线下实训:4-Caffe&&Tensorflow实战


第八阶段:实际综合项目与就业指导

线下实训:1-自然语言处理项目

(文本数据抓取+spark/pandas数据分析+可视化+特征抽取+Sklearn/Spark机器学习建模+深度学习建模)

线下实训:2-分类与推荐系统实战

(音乐数据抓取+spark/pandas分析+可视化+协同过滤+隐语义模型+特征抽取分类建模)

线下实训:3-图像项目

(图像分类+图像检索)

线下实训:4-机器学习面试辅导

(面试注意点+常见面试考点精讲+简历指导+项目展示)



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