超实用!机器学习集训营第三期!

2017 年 11 月 7 日 七月在线实验室 七月在线

近来机器学习人气日益高涨,在流行词榜单上占据了一席之地。那什么是机器学习?机器学习很难么?零基础如何入门机器学习?

为此,七月在线为你带来实用度满分的《机器学习集训营三期》课程!课程将以线上+线下(北京、上海两个实战基地)形式,引入BAT专家面对面、手把手教学方式;突出BAT级工业项目实战辅导一步一步为你演示各个案例的实际操作,即使没有任何Python基础的同学也可以轻松上手。此外,还提供精讲面试考点,一对一面试求职辅导,从入门到高薪,轻松达成!

适宜人群

◆ 在校学生:对人工智能感兴趣,希望以后从事人工智能相关的工作;

  想转型的在职人士:不满足当前的工作,希望升级技能、通过本次学习转向热爱的人工智能领域;

  零基础也可以参与本课程的学习,提供老师答疑

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。

林老师

原BAT高级技术专家,更早时期先后任职于微软、EMC等,从事过操作系统、数据库和云存储相关产品的研发。擅长Python数据分析、爬虫。曾多次作为面试官参与BAT/EMC校招面试与出题,善于剖析leetcode经典题型、助人入门、提高。

David陈

人大统计系数据挖掘与统计应用硕士,从事数据分析挖掘多年,开发过某金融公司量化自动交易系统。现为七月在线Python教学负责人,喜爱以数据去理解事物,擅长从零起步,一步步将复杂问题简单通俗阐述,备受广大学员欢迎。

课程大纲

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 bs4解析静态网页和selenium解析动态网页

在线实训:2-电商网站17huo和天气预报数据抓取、模拟百度关键字搜索

在线课程:3-模拟登陆与scrapy爬虫框架使用

在线实训:4-豆瓣电影数据抓取、创业邦投资机构数据抓取

线下实训:5-新闻网站与链家网数据爬取(基于scrapy实现)


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、共享单车可视化技能巩固与实战


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

在线课程:10-数据科学比赛精讲

在线实训:11-数据科学比赛练习赛

线下实训:12-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)



七月在线特色


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。通过GPU + jupyter notebook + GitHub,在线提交作业,然后讲师和助教在线批改作业,且提供可执行的交互式代码,从而每次课都是标准化配置,涵盖:GPU、原理、案例、数据、代码、作业。有问题,课上直播课后答疑,手把手教会为止。

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。


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。


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。


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。


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。


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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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