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课程简介
如今，人工智能正在火速切入各个领域，比如电商、金融、交通、医疗、教育、安防，国内外各大公司纷纷成立相关AI研究院，火速招兵买马，可目前市面上人才缺口严重不足，供需比例仅为1:10。机器学习作为AI的核心技术，可谓掌握了机器学习，便跨过了AI的准入门门槛。
迄今为止，「机器学习集训营」已经举办了四期，每一期都涌现出了不少offer，特别是上一期很多同学从Java、Android、iOS等传统IT行业成功转行转型转岗AI拿到年薪三四十万，部分甚至超过四十万拿到五十万。
本第五期，在第四期的基础上，除了继续维持“入学测评、直播答疑、布置作业、阶段考试、毕业考核、一对一批改、线上线下结合、CPU&GPU双云平台、组织比赛、面试辅导、就业推荐”十一位一体的教学模式，本期特地推出机器学习工程师的联合认证。且线下在北京、上海、深圳、广州、杭州、沈阳、济南、郑州、成都的基础上，新增武汉、西安两个线下点，十一城同步开营。
此外，本期依然沿用前四期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、手把手的教学方式；突出BAT级工业项目实战辅导 + 一对一面试求职辅导，并提供一年GPU云实验平台免费使用，精讲面试考点。让每一位学员不用再为遇到问题没人解答，缺乏实战经验以及简历上没有项目经验，面试屡屡遭拒而发愁。
本期限150个名额，历时3个月，10多个BAT级工业项目，保障每一位学员所学更多、效率更高、收获更大。
培养目标： 从零开始，培养中高级机器学习工程师。挑战高薪、玩转AI。
PS：企业/高校团购集训通道请点击课程咨询，另，2人及2人以上组团报名，可各减500元。
特色服务
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全面涵盖机器学习重要知识点
本期集训营总计八大阶段，十个实战项目，涵盖教你零基础快速上手编程、数据分析、数据可视化、玩转大数据、机器学习原理、机器学习实战、深度学习从原理到实战，以及BAT工业级大项目实战。
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BAT专家级讲师 + 助教全方位辅导
我们拥有来自BAT的专家级讲师和数位助教，给你全程全天候1v1般的定制辅导。平时晚上在线学习、在线实训，周末线下项目实战，从而通过在线直播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，通过线下项目实战练就ML工业项目的全栈能力。且有问题，课上课后随时答疑，手把手教会为止。
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作业项目考核三管齐下
开课前组织入学测评，根据测评数据定制个性化的学习路线。开课后的每次课通过GPU + Jupyter Notebook + GitHub在线提交作业，然后讲师和助教1v1在线批改、讲解作业，且提供可执行的交互式代码。每个阶段均有精心设计的实战项目和在线考试，以便及时查漏补缺，学员学完全部内容后做毕业考试，且平时考试和毕业考试都做1v1批改，从而在不断的阶段性实战和考试中掌握机器学习技能。
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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，拒绝纸上谈兵。
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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，此外，毕业考核融合kaggle或天池比赛，考核者不但优先内推，而且和阿里云天池联合认证机器学习工程师，颁发证书。
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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。
课程安排
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第一阶段：零基础快速上手编程
- 在线直播：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
- 在线直播：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
- 线下实战：5-python基本练习题 与 google python实战题
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第二阶段：数据分析全攻略
- 在线直播：1-pandas花式数据统计与分析技能
- 在线实训：2-pandas综合练习
- 在线直播：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
- 线下实战：5-美国大选、共享单车数据分析
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第三阶段：可视化提升数据逼格技能get
- 在线直播：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
- 在线直播：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
- 线下实战：5-美国大选、共享单车可视化技能巩固与实战
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第四阶段：玩转大数据
- 在线直播：1-hadoop与map-reduce
- 在线实训：2-手写map-reduce完成词频统计，制作词云
- 在线直播：3-Spark与大数据处理
- 在线实训：4-Spark大数据日志分析
- 线下实战：5-大数据分析处理案例
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第五阶段：机器学习原理
- 在线视频：1-线性回归、logistic回归、梯度下降
- 在线视频：2-决策树、随机森林、GBDT
- 在线视频：3-SVM与数据分类
- 在线视频：4-特征工程：数据清洗、异常点处理、特征抽取、选择与组合
- 在线直播：5-logistic回归 Softmax SVM 与 朴素贝叶斯的精髓速讲
- 在线实训：6-算法核心要点巩固(上)
- 在线直播：7-决策树 随机森林 boosting 模型融合的精髓速讲
- 在线实训：8-算法核心要点巩固(下)
- 线下实战：9-机器学习算法面试要点大考察
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第六阶段：机器学习实战
- 在线直播：1-机器学习流程、基本分类与回归模型
- 在线实训：2-Kaggle机器学习比赛中的特征工程处理实战
- 在线直播：3-机器学习中的特征工程与模型调优，sklearn用法
- 在线实训：4-sklean接口熟悉与机器学习建模指导
- 线下实战：5-sklearn建模与使用
- 在线直播：6-xgboost与LightGBM精讲
- 在线实训：7-sklearn刷Kaggle比赛题
- 在线直播：8-自然语言处理相关问题与建模
- 在线实训：9-Xgboost与LightGBM使用
- 在线直播：10-数据科学比赛精讲
- 在线实训：11-数据科学比赛练习赛
- 线下实战：12-集成算法与场景建模
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第七阶段：深度学习原理到实战
- 在线视频：1-神经网络初步：全连接与反向传播
- 在线视频：2-卷积神经网络与计算机视觉
- 在线视频：3-循环神经网络与自然语言处理
- 在线视频：4-深度学习实践：Caffe与Tensorflow项目实战
- 在线直播：5-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
- 在线直播：6-卷积神经网络、caffe实战图像分类、Tensorflow实战图像风格变换实现
- 在线直播：7-循环神经网络、Tensorflow实战情感分析与文本生成实现
- 线下实战：8-Caffe&&Tensorflow实战
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第八阶段：实际综合项目与就业指导
- 线下实战：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)
- 线下实战：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)
- 线下实战：3-图像项目
(图像分类+图像检索)
- 线下实战：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)
- 线下实战：1-自然语言处理项目
实战项目
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实战项目1
python基本练习题 与 google python实战题
通过完成基本练习题，加深和巩固对python的认识和理解，挑战来自google的python实战题，熟练完成书写python代码解决各种问题。
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实战项目2
pandas综合练习
通过pandas 100题练习，加深对pandas操作的熟悉度，同时通过对Kaggle案例进行数据处理，掌握实际场景下的数据操作工具。
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实战项目3
大数据分析处理案例
通过对大文件日志的分析，熟悉hadoop，spark写map-reduce处理海量数据的方法，并对电商数据进行处理，get工业界常用大数据技能。
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实战项目4
sklearn建模与使用
手把手带你get scikit-learn机器学习建模重要点借助于整理的简单资料，get迅速上手建模的技能，并学习如何进行模型调优，一步步优化自己的模型。期间的案例包括数个Kaggle与天池案例。
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实战项目5
Xgboost与LightGBM使用
大部分情况下，为了取得好结果，我们会用集成模型，这个部分，我们设计了多个比赛和工业场景，帮助大家熟悉Xgboost和LightGBM的使用，使用树形Boosting模型达到较好拟合效果，同时又很好地控制过拟合。
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实战项目6
金融风控实战
通过两个金融风控比赛案例：微额借贷和风控算法，全方位阐述数据清洗、特征处理（排序特征，离散特征，交叉特征，类别特征编码，交叉特征）、特征选择（SelectKBest,SelectFromModel,RFE，以及使用XGBOOST选择特征）、模型设计、模型调优等完整流程。
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实战项目7
Caffe&Tensorflow实战
这个部分，将获得激动人心的深度学习库Caffe与Tensorflow搭建网络进行训练的全技能。我们将通过一个景点的图像识别transfer learning，到图像检索，到风格转换，一步步带大家学习库的使用，真正做到使用深度学习库解决实际的图像场景。
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实战项目8
自然语言处理
针对工业界的一块应用场景：自然语言处理，设计了一个专题，我们将获取从文本数据抓取，到Spark/Pandas文本数据分析，到可视化，到多种文本特征抽取，到sklearn机器学习建模，到Spark机器学习建模，到利用深度学习建模的全部技能。
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实战项目9
分类与推荐实战
我们针对电商最常见的推荐系统，设计了这个专题，从音乐数据抓取，到数据分析可视化，到利用协同过滤、隐语义模型、用户序列建模、learning to rank等方式完成一个推荐系统。
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实战项目10
图像分类与检索
具体的图像分类与检索案例，在电商服装数据集上，进行分类与检索的实验。将获得图像数据预处理，Tensorflow建模与调优，基本图像检索与高级图像检索技能。
讲师介绍
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寒老师知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。
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褚博士芝加哥大学计算机博士，研究方向为NLP、ML、DL，熟练当前深度学习在NLP领域的模型与应用。
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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。
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David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。
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张雨石Google工程师，北航硕士毕业，对深度学习、计算机视觉和自然语言处理有着极大的热忱，CSDN博客上有多篇文章流传甚广。去Google之前，曾先后在腾讯、百度实习。
时间安排
7月30日起正式上课，为期近3个月
- 在线直播周一20:00PM--22:00PM
- 在线实训周二20:00PM--22:00PM
- 在线直播周三20:00PM--22:00PM
- 在线实训周四20:00PM--22:00PM
- 在线考试周五20:00PM--22:00PM
- 线下实战周日09:00AM--13:00PM
线下实战地址：北京、上海、深圳、广州、杭州、沈阳、济南、郑州、成都、武汉、西安。
就业明星
为保护学员隐私利益，特隐晦部分敏感信息，且限于篇幅，只节选往期的十六位
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- 姓名
- 工作年限
- 就业公司
- 就业岗位
- 年薪
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- 高*
- 五年
- 某金融公司
- 机器学习
- 50万
-
- 石*
- web开发转岗
- 某金融公司
- 推荐算法
- 35万
-
- 葛**
- 三年
- 某电信公司
- Data Science
- 30万
-
- 张**
- 半年
- 百度
- 信息检索
- 25万
-
- 于*
- 机械行业转行
- 某互金公司
- 算法
- 32万
-
- 石**
- iOS转岗
- 某上市教育公司
- NLP工程师
- 45万
-
- 陈**
- Java转岗
- 某数据公司
- 算法
- 35万
-
- 赵*
- 物理方向转行
- 阿里巴巴
- 搜索推荐
- 40万
-
- 张**
- 三年移动转岗
- 某互金公司
- 风控
- 36万
-
- 彭**
- 本科运维转行
- 某AI企业
- 机器学习
- 27万
-
- 于*
- C++转行
- 360
- 算法
- 40万
-
- 王**
- 一年
- 某汽车平台
- 算法
- 25万
-
- 陈*
- web全栈转行
- 某安全公司
- 算法
- 28万
-
- 思*
- 一年硬件转行
- 某移动电商
- 推荐算法
- 30万
-
- 王**
- Java转岗
- 某医疗公司
- 算法
- 23万
-
- 龙**
- 移动开发转岗
- 一下科技
- 数据工程师
- 30万
学员访谈
证书样本
从上一期集4开始，将和阿里云天池联合认证集训营的部分学员。另为考虑到学员和公司隐私，特马赛克部分信息。
线下实训
大牛讲师面授，学习氛围浓厚
课程咨询
常见问题
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Q : 集训营的上课方式是怎样的？
A : 集训营采用线上线下相结合的方式，线上内容分为在线直播和在线实训，线下内容为线下集训，面对面实战项目辅导。
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Q : 怎样的基础才能报名该集训营？
A : 学过编程、高数、概率统计，有一定的Python数据分析基础。
-
Q : 不在北京、上海、深圳、广州、杭州、沈阳、济南、郑州、成都、武汉、西安怎么参加线下集训部分的课程？
A : 七月在线不提供住宿，但是可以帮助大家协调住宿（费用远远低于市场价）。如果实在无法参加线下的集训部分，仍然可以获得线下集训的课程Jupyter Notebook或PPT讲义、代码和相关项目资料，且您在自己实现具体项目时遇到任何问题可以随时咨询讲师。
Q : 集训营的上课方式是怎样的？
A : 集训营采用线上线下相结合的方式，线上内容分为在线直播和在线实训，线下内容为线下集训，面对面实战项目辅导。
Q : 怎样的基础才能报名该集训营？
A : 学过编程、高数、概率统计，有一定的Python数据分析基础。
Q : 不在北京、上海、深圳、广州、杭州、沈阳、济南、郑州、成都、武汉、西安怎么参加线下集训部分的课程？
A : 七月在线不提供住宿，但是可以帮助大家协调住宿（费用远远低于市场价）。如果实在无法参加线下的集训部分，仍然可以获得线下集训的课程Jupyter Notebook或PPT讲义、代码和相关项目资料，且您在自己实现具体项目时遇到任何问题可以随时咨询讲师。
