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,提高欺詐檢測的準確性。
項目內(nèi)容
IEEE-CIS跨各種AI和機器學習領(lǐng)域工作,包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡,模糊系統(tǒng),進化計算和群體智能。今天,他們與世界領(lǐng)先的支付服務公司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,并且使用機器學習的方法來進行模型的搭建,來進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
  • 與目標專業(yè)匹配的對口經(jīng)歷
  • 課程與項目證書
適合人群
留學申請
計劃申請數(shù)據(jù)科學/分析學/人工智能/計算機/統(tǒng)計學等專業(yè)的同學
豐富簡歷
需要增加算法應用經(jīng)歷,實踐完整流程,豐富簡歷的同學
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
專業(yè)探索
希望加深對算法的理解和應用,提前感知專業(yè)與職業(yè)興趣的同學
為什么要進行Kaggle項目項目實戰(zhàn)?
申請需要
數(shù)據(jù)科學/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、后期申請應用都沒有頭緒
毫無經(jīng)驗,流程不熟
缺乏相應指導,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,學習艱難
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,學習過程艱難
針對以上常見問題,指南者留學打造Kaggle項目項目實戰(zhàn)
以機器學習算法為切入點,利用Kaggle往期競賽項目,由指導老師帶領(lǐng)學員,
實踐數(shù)據(jù)挖掘的完整流程,完成對數(shù)據(jù)的清洗,預處理,
實現(xiàn)各類算法搭建模型,并且進行調(diào)優(yōu)與評價,探索機器學習的實際應用。
留學申請服務
精準針對留學申請,關(guān)鍵技能學習、專業(yè)實踐應用、申請文書呈現(xiàn)、模擬面試準備,四大環(huán)節(jié)全覆蓋
一對一項目推進
一對一答疑指導,與學員共同推進項目,提供項目解讀、數(shù)據(jù)說明、經(jīng)歷應用等講解
細致的配套課程
前期課程覆蓋編程基礎(chǔ),Python數(shù)據(jù)處理,監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習算法,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,餐廳年度銷售預測,桑坦德客戶交易預測等
進度安排
1
學與練:
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)預處理、邏輯回歸、隨機森林、GBDT、XGBoost、LGBM、PCA
  • 工具學習:Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Imblearn、Sklearn等
  • 案例精講:房價數(shù)據(jù)處理及預測、鳶尾花分類模型搭建、餐廳年度銷售額預測、桑坦德客戶交易預測
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、進行思路整理框架搭建
  • 利用相關(guān)數(shù)據(jù)完成預處理、特征工程、模型搭建與評價等工作
  • 完成項目論文報告
負責老師
指南者留學背景提升導師:梅老師
曾任抖音數(shù)據(jù)分析師,滴滴算法工程師
指導學生獲得美賽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)科學背景提升項目60+
擅長方向
數(shù)學建模、機器學習、算法模型
學員印象
耐心、專業(yè)、負責、認真
輔導理念
時間是檢驗學習的唯一標準
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1
留學意向
2
基本意向
3
詳細背景
4
了解途徑
1.1 您期望申請學歷是
1.2 您期待的留學地區(qū)是多選
2.1 您的身份狀態(tài)是
2.2 您的目前學歷是
3.1 您的本科學校是
大陸本科
海外本科
3.2 您的學校名稱是
沒有查詢到相關(guān)的學校
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...
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