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哈佛教授：未来95%的会计将失业!此话一出文商科
2022-10-28 12:03股票市场 人已围观
简介哈佛教授：未来95%的会计将失业!此话一出文商科圈炸了 为了助助同窗们彻底开脱一壁难求的逆境，能正在求职途上事半功倍，本期课程将以实战为导向，将有 本项目以用户银行数据音...
哈佛教授：未来95%的会计将失业!此话一出文商科圈炸了为了助助同窗们彻底开脱“一壁难求”的逆境，能正在求职途上事半功倍，本期课程将以实战为导向，将有
本项目以用户银行数据音信为例，指挥学员行使众种监视练习模子(比方逻辑回归，随机丛林)对银行用户流失实行预测和阐明。
通过本项目，您将学到奈何行使Pandas做数据探求、数据阐明、数据预管制，以及奈何通过Sklearn行使呆板练习模子。
正在本项目中，咱们会行使呆板练习的伎俩来阐明某着名电商的用户评判数据，从文本中发明极少隐含音信和内正在闭联，进而正在改日行使这些音信来助助咱们治理极少贸易题目，如升高转化率。
通过本项目，您能够担任TFIDF、PCA、Python、K-means聚类算法、自然说话管制等学问。
课程后期，同窗们能够按照我方分别的求职兴味宗旨，采选落成DS/DE 或 BA/DA track的对应项目。
本项目以旧金山区域犯科数据为例，指挥学员创立从数据收集、洗濯、存储、阐明的一整套数据阐明的作事流。
通过对付分别区域犯科数据，天色数据的阐明和筑模，创立或许的犯科事宜预测机制。
举荐编制是互联网公司的现金奶牛。Google、Netflix、Uber、Airbnb、Pinterest等公司都必要具有举荐编制的策画与拓荒才略的人才。
本项目以Netflix影戏数据为教练数据，指挥学员担任主流的举荐编制的算法。
通过本项目，您能并熟练行使Spark Machine Learning Pipeline创立我方的协同过滤算法，并计划举荐编制到临蓐型境遇。
Kaggle角逐是每一个DS/DA的炼金石，或许正在Kaggle角逐中获得好的排名，是自我才略的最佳显露，也是公司决断人才至极首要的尺度。
正在本期课程中，咱们以Google Gstore贩卖预测为类型，指挥同窗们熟练利用业界常用的LGBM, PyTorch DeepModel来竣工我方的算法，助助同窗们熟练Kaggle角逐中常用的打法，而且正在Kaggle角逐中获得好的名次。
跟着深度练习手艺的飞速成长，越来越众的互联网公司下手正在举荐编制中行使深度练习。
本项目以深度练习模子Auto-Encoder-Decoder汇集为根蒂，以IMDB影戏数据为教练数据，行使TensorFlow创立Auto-Encoder-Decoder模子。通过模子提取用户及影戏特性，最终竣工影戏的自愿举荐。
韶华序列（Time Series）是咱们正在平素糊口和社会作事中异常常睹的一种数据，它是通过将一系列韶华点上的观测值按等韶华间隔衡量来获取的数据会合。
本项目以LSTM为根蒂，以股票数据行为教练数据，带您通过TensorFlow，创立韶华序列数据阐明的深度练习模子。最终竣工个股的陪同韶华的改日转变趋向，以及对应的大盘指数的转变预测和阐明。
跟着准备机手艺的升高，咱们现正在很容易从不相干的数据中开掘出遁匿的音信。这里，咱们将服从相似的思绪，阐明研商纽约出租车和股市的联系。看似纷纷庞大的纽约交通是否遁匿着兴趣的音信呢？
正在大功课的实战中，同窗们将会利用之前练习过的整个学问来合理探求数据，搜罗贸易题目的数据化，提出合理题目，并对数据实行概括清理，采选合理统计模子，验证猜念。
电子商务的成长仍然如日中天。早正在2017年，环球零售电子商务买卖额到达了2.290万亿美元，约占零售总额的10.1%。
正在本项目中，同窗会通过阐明某着名电商网站销量和产物音信，编制化的练习性格化策画，新顾客吸引与激励顾客再购物伎俩，贸易倾销途径优化，然后创立一个网页产物销量预测模子。
“一图胜千言”。奈何操纵可视化来理会和疏通数据仍然成为今世数据阐明不行或缺的才略。
正在本项目中， 咱们将一同练习可视化的根基道理和最佳试验，用Tableau对其经典数据集Global Superstore Retail Data做探求性数据阐明和请示总结。
电贸易、Fintech业正在疫情功夫强盛成长，也伴跟着越来越众的欺骗危害和金钱耗费。
是以奈何正在海量数据中有用的区别少量欺骗往还，低浸耗费，而庇护较好的客户体验，是各至公司艰苦的挑衅。
正在本项目中，咱们将一同阐明管制某着名电商往还数据，通过编制的洞察数据中干系/形式，创立完美呆板练习治理计划，基于数据给出实在可行的贸易倡导，最小化企业欺骗耗费。
数据开掘和数据阐明是互联网金融危害掌管中最首要的一环。正在外洋，P2P的始祖Lending Club，正在邦内，阿里金融都或许做到较好地掌管小贷危害。
这些公司通过海量杂乱的数据，创立完好的危害评估编制，对用户做好信用评级来低浸自己危害。
本项目将操纵LendingClub的现实案例，助助同窗练习互联网金融公司及古板银行怎么通过阐明，筑模来协调众维，众出处的数据，分辨平常用户和欺骗用户，低浸贷款危害。
除此除外，为了更好地助助根蒂单薄的同窗们担任练习数据学问，或许更好地正在秋招中求职，本期课程数目仍是105+节，将接连延续广受好评的——
高斯漫衍、贝叶斯定理、中央极局限理、最大似然推测等数据岗必备求职学问还不太会意，那么本期的根蒂加紧教练课将助助你治理这些题目，创立勤学问框架。让根蒂单薄的同窗正在上正式课之前就夯实根蒂！
Python初学外面及项目(根基数据类型,列外,元组与字符串, 函数,数据科学必备类库等)
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