Kaggle項目項目實戰(zhàn)
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Kaggle項目
項目實戰(zhàn)
Kaggle項目:IEEE-CIS 欺詐檢測
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本期項目主題
項目背景
信用卡欺詐是目前行業(yè)中遇到的主要問題,現(xiàn)階段使用的防欺詐系統(tǒng)實際上每年為消費者節(jié)省了數(shù)百萬美元。研究機構(gòu)IEEE計算智能學(xué)會(IEEE-CIS)想提高這個數(shù)字,同時改善了客戶體驗,提高欺詐檢測的準(zhǔn)確性。
項目內(nèi)容
IEEE-CIS跨各種AI和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域工作,包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),模糊系統(tǒng),進(jìn)化計算和群體智能。今天,他們與世界領(lǐng)先的支付服務(wù)公司Vesta Corporation合作,尋求防欺詐行業(yè)的最佳解決方案,如果成功,將提高全球數(shù)百萬人欺詐性交易警報的效率,幫助成千上萬的企業(yè)減少欺詐損失并增加收入。本次項目將使用Vesta Corporation公司提供的客戶交易數(shù)據(jù),利用python來分析客戶欺詐的影響因素,并且使用機器學(xué)習(xí)的方法來進(jìn)行模型的搭建,來進(jìn)一步從客戶交易中檢測欺詐信息,減少客戶欺詐事件的發(fā)生。
你將收獲
  • 數(shù)據(jù)科學(xué)硬技能與軟實力雙提升
  • 針對熱點課題完成的Python代碼與報告
  • 與目標(biāo)專業(yè)匹配的對口經(jīng)歷
  • 課程與項目證書
適合人群
留學(xué)申請
計劃申請數(shù)據(jù)科學(xué)/分析學(xué)/人工智能/計算機/統(tǒng)計學(xué)等專業(yè)的同學(xué)
豐富簡歷
需要增加算法應(yīng)用經(jīng)歷,實踐完整流程,豐富簡歷的同學(xué)
鍛煉技能
想要快速補充數(shù)據(jù)挖掘算法知識,并提升編程熟練度的同學(xué)
專業(yè)探索
希望加深對算法的理解和應(yīng)用,提前感知專業(yè)與職業(yè)興趣的同學(xué)
為什么要進(jìn)行Kaggle項目項目實戰(zhàn)?
申請需要
數(shù)據(jù)科學(xué)/人工智能/計算機等申請看重申請人的算法能力及編程熟練度
錄取偏好實踐應(yīng)用經(jīng)歷豐富,簡歷飽滿的申請人
競爭中需要硬件與軟件俱佳才有機會脫穎而出
本科積累
本科專業(yè)課程設(shè)置的局限,算法運用與編程技能欠佳
受自身機會與學(xué)校資源等的限制,對口高含金量經(jīng)歷缺乏
無法很好匹配專業(yè)對學(xué)生數(shù)據(jù)能力的要求,整體競爭力不強
想要通過做項目以提升背景,你是不是也遇到這樣的問題?
資源有限,個性化不足
校內(nèi)的課程設(shè)計項目通常在深度、廣度、個性化方面都有不足,難有合適的獨立項目機會
認(rèn)知有限,項目難定
不確定哪類項目對自己的申請幫助最大,項目主題、所涉技能、后期申請應(yīng)用都沒有頭緒
毫無經(jīng)驗,流程不熟
缺乏相應(yīng)指導(dǎo),自己開展毫無頭緒,不清楚分析步驟、適用方法、研究側(cè)重等
不會編程,學(xué)習(xí)艱難
編程基礎(chǔ)薄弱,遇到報錯無法解決,查看別人代碼難以領(lǐng)會意圖,學(xué)習(xí)過程艱難
針對以上常見問題,指南者留學(xué)打造Kaggle項目項目實戰(zhàn)
以機器學(xué)習(xí)算法為切入點,利用Kaggle往期競賽項目,由指導(dǎo)老師帶領(lǐng)學(xué)員,
實踐數(shù)據(jù)挖掘的完整流程,完成對數(shù)據(jù)的清洗,預(yù)處理,
實現(xiàn)各類算法搭建模型,并且進(jìn)行調(diào)優(yōu)與評價,探索機器學(xué)習(xí)的實際應(yīng)用。
留學(xué)申請服務(wù)
精準(zhǔn)針對留學(xué)申請,關(guān)鍵技能學(xué)習(xí)、專業(yè)實踐應(yīng)用、申請文書呈現(xiàn)、模擬面試準(zhǔn)備,四大環(huán)節(jié)全覆蓋
一對一項目推進(jìn)
一對一答疑指導(dǎo),與學(xué)員共同推進(jìn)項目,提供項目解讀、數(shù)據(jù)說明、經(jīng)歷應(yīng)用等講解
細(xì)致的配套課程
前期課程覆蓋編程基礎(chǔ),Python數(shù)據(jù)處理,監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,模型優(yōu)化與評價等內(nèi)容
豐富的案例講解
多案例精講貫穿,包括二手房數(shù)據(jù)清洗,鳶尾花分類模型,餐廳年度銷售預(yù)測,桑坦德客戶交易預(yù)測等
進(jìn)度安排
1
學(xué)與練:
配套知識與技能補充(3-4周)
  • 基礎(chǔ)與常用方法:數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理、邏輯回歸、隨機森林、GBDT、XGBoost、LGBM、PCA
  • 工具學(xué)習(xí):Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Imblearn、Sklearn等
  • 案例精講:房價數(shù)據(jù)處理及預(yù)測、鳶尾花分類模型搭建、餐廳年度銷售額預(yù)測、桑坦德客戶交易預(yù)測
2
測:
代碼能力測試
3
用:
具體項目實戰(zhàn)與論文報告產(chǎn)出(2-3周)
  • 針對項目主題、進(jìn)行思路整理框架搭建
  • 利用相關(guān)數(shù)據(jù)完成預(yù)處理、特征工程、模型搭建與評價等工作
  • 完成項目論文報告
負(fù)責(zé)老師
指南者留學(xué)背景提升導(dǎo)師:梅老師
曾任抖音數(shù)據(jù)分析師,滴滴算法工程師
指導(dǎo)學(xué)生獲得美賽O獎1次,F(xiàn)獎4次,國賽一等獎多次
累計開發(fā)設(shè)計數(shù)據(jù)科學(xué)背景提升項目60+
擅長方向
數(shù)學(xué)建模、機器學(xué)習(xí)、算法模型
學(xué)員印象
耐心、專業(yè)、負(fù)責(zé)、認(rèn)真
輔導(dǎo)理念
時間是檢驗學(xué)習(xí)的唯一標(biāo)準(zhǔn)
通過項目實戰(zhàn),我們的學(xué)員拿到了這里的offer
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1
留學(xué)意向
2
基本意向
3
詳細(xì)背景
4
了解途徑
1.1 您期望申請學(xué)歷是
1.2 您期待的留學(xué)地區(qū)是多選
2.1 您的身份狀態(tài)是
2.2 您的目前學(xué)歷是
3.1 您的本科學(xué)校是
大陸本科
海外本科
3.2 您的學(xué)校名稱是
沒有查詢到相關(guān)的學(xué)校
查詢中...
3.3 您的專業(yè)名稱是
沒有查詢到相關(guān)的專業(yè)
查詢中...
4. 您了解到我們的途徑是
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