引入美林数据行业应用专家和技术专家,通过讲授+实战的模式,让学生通过行业认知+分组实战的方式进行系统学习,使学生与产业初步衔接,掌握大数据与人工智能的应用核心能力工程实践能力,并培养学生的综合素质,助力学院培养一批具有人工智能专业基础和行业特色背景的高级专门人才。
特训营课程体系从认知到实战阶段由浅入深进行大数据与人工智能知识讲解与应用训练。
课程内容包含丰富,结合美林数据在行业场景应用的多样实际案例,使实训更加贴近产业,锻炼学生自主学习探索及解决问题的思路和能力,让学生知其然后知其所以然,并能举一反三,在未来的实际就业中能够快速上手。
课程授课形式通过讲解+分组实战的模式,实现教与学的充分互动,最大化调动学生的自主学习积极性。
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以下为特训营课程安排示例,如有其他需求可与我们联系~
授课安排 | 实战内容 | 实训成果 |
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第一天(美林助教) | 目标确定:行业认知提升 ;实战分组及环境搭建 ;项目背景介绍 | 根据指导老师讲解,了解行业的应用现状,完成 实验环境的安装并确定项目目标 |
第二天(美林助教) | 需求分析:掌握项目业务核心需求;确定分析思路 | 根据老师的讲解,完成分析思路的确定 |
第三天 | 数据理解:本地数据的数据库导入;Python读取数据库文件数据宽表理解 | 根据评测标准,完成数据的导入,分别从特征维度、数据量、数据多表关系完成数据的理解 |
第四天 | 数据预处理:重复值处理;缺失值处理;干扰工单处理;天气数据关联 | 根据评测标准,完成数据的预处理 |
第五天 | 指标计算:各环节用时指标计算;是否拥堵判断指标 历史投诉指标计算;是否投诉判断指标 | 根据评测标准,完成指标计算 |
第六天 | 指标选取:报修情感值文本分析;选取预警指标体系 | 根据评测标准,完成指标选取 |
第七天 | 数据准备:为建模工作准备数据的选择、转换、清洗、构造、整合及格式化等;进行数据集划分;样本不平衡问题处理 | 根据评测标准,完成数据准备 |
第八天 | 算法选择:算法原理分析;符合业务逻辑的算法选择 | 根据评测标准,完成算法选择 |
第九天 | 模型训练:参数调优;最佳参数模型拟合 | 根据评测标准,完成模型训练 |
第十天 | 测试评估:选择评估指标;完成测试数据的评估 | 根据评测标准,完成测试数据的精度评估 |
第十一天 | 模型结果可视化:最佳参数搜索可视化;模型测试结果可视化 | 根据评测标准,完成模型结果可视化 |
第十二天 | 实战问题答疑(美林助教) | 根据要求完成项目文档撰写 |
第十三天 | 答辩材料制作指导(美林助教) | 根据要求完成项目文档撰写 |
第十四天 | 答辩(美林助教) | 实习材料提交 |
提供真实企业级的项目开发实训环境、海量的真实项目数据、详实的实训指导手册等,以便学员能够深入学习和实践。
美林数据将邀请高级数据分析师、数据应用专家机器学习高级专家等行业专家进行授课,将更多的产业经验和思维带给学生。
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