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机器学习竞赛实战专题-蚂蚁金服支付风险识别

机器学习竞赛实战专题-蚂蚁金服支付风险识别

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周期: 2个月

1880

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机器学习竞赛实战专题-蚂蚁金服支付风险识别

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  • WHAT 课程简介

    本次课程对蚂蚁金服竞赛业务背景做了简单介绍,讲述了数据分析在拿到数据之后应该如何开始数据探索,如何跑出模型baseline,如何通过可视化及模型输出进行特征选择,如何理解自定义的评价函数,如何用合理的方式记录上分情况而不发生混乱,如何充分利用传统模型和竞赛杀器,如何根据模型原理进行调参,如何寻找准而不同的模型并做出最优的机器学习模型融合,以及最终如何将每一步串联到一起拿到最优模型结果
  • WHY 学习目标

    最大化提升实战能力
    取得数据科学竞赛TOP名次
    拿到比赛丰厚奖金
    斩获名企offer
  • WHO 学习对象和基础

    具备一定数据分析理论基础,和Python软件基础
    有简单项目经验,或尝试参加过机器学习方向的竞赛,熟悉数据分析常用库
    具有一定机器学习算法基础,想深入参与推荐系统项目

01新手上路

01-01说在前面
01-02初识数据科学竞赛
01-03支付宝欺诈风险识别项目导学
01-04机器学习环境:jupyter使用
01-05机器学习常用库(pandas,scikit-learn)
01-06从业务场景认识比赛数据
01-07数据初探索
01-08快速搭建baseline版本
01-09如何制作线下科学验证体系
01-10比赛常用回归任务评价指标
01-11比赛常用分类任务评价指标
01-12支付宝反欺诈自定义评价函数
01-13数据内存优化技巧
01-14数据交叉验证
01-15使用内置cross_validate接口交叉验证
01-16使用logsitic分类模型
01-17使用KNN分类模型
01-18使用Adaboost分类模型
01-19使用Bagging分类模型
01-20使用RandomRorest分类模型
01-21使用GBDT分类模型
01-21scikit-learn各分类模型对比分析

02玩转机器学习竞赛两大杀器

02-01LightGBM采用scikit-learn方式调用
02-02LightGBM经典方式调用
02-03LightGBM交叉验证
02-04LightGBM参数解析
02-05LightGBM输出特征重要性
02-06LightGBM高级用法
02-07XGBoost使用
02-08XGBoost参数解析
02-09LightGBM和Xgboost自定义目标函数
02-10XGBoost与LightGBM对比分析
02-11LightGBM原理深度解析

03数据处理与特征工程中的骚操作

03-01数据探索与处理
03-02数据缺失值分析
03-03缺失值高级处理
03-04特征分析
03-05通过Adversarial训练方式试探训练集和测试集分布
03-06特征的IV和WOE编码
03-07基于模型的特征选择
03-08基于scikit-learn中RFECV的特征选择
03-09使用热力图分析特征相关性
03-10使用核密度图分析特征相关性
03-11类别不平衡分析
03-11类别不平衡分析
03-12基于模型的类别不平衡处理
03-13基于数据采样的类别不平衡处理
03-14灰样本拒绝推断方案
03-15多种方式特征选择
03-16特征分布不均匀的处理策略
03-17困难样本分析

04模型花式融合调参

04-01网格搜索优化模型参数
04-02贝叶斯方法优化模型参数
04-03机器学习比赛中随机种子的作用
04-04模型的偏差与方差分析
04-05准而不同模型选择策略
04-07stacking的模型融合策略
04-08模型之间的相关性分析
04-09蚂蚁金服项目方案整合

硬核服务

  • 朝九晚九全程跟班答疑

    助教线上服务时间由原先的上课期间答疑调整为课程持续期间答疑,包括中途休息时间;同时,每日答疑时间由原先的“朝九晚六”调整为“朝九晚九”,全面覆盖同学晚自习时间。
  • 一对一督学

    每个班级、每位同学、每月都会进行至少一次一对一辅导,询问同学学习状态、解决学员学习问题;同时,针对每个模块测试结果后10%的学员进行额外辅导,以确保学员能够跟上学习进度。
  • 定期直播串讲

    对于重难点知识和同学普遍反应的问题,助教将进行每周1-2次的晚自习串讲,串讲时常为2小时左右,且相关内容需要重新制作、有别于课程内容,帮助同学攻克重难点知识。
  • 五分钟内有问必答

    助教线上服务要求5分钟内有问必答,并能真正做到解决所有课程中遇到的问题。在原先每个班一个助教+一个班主任的配置下,调整为每个班2名助教+项目服务团队的模式,以确保快速、高质量的解决线上提问。
  • 出勤率和进度监督

    在课程持续期间,助教还需实时统计学员出勤情况,监督课堂纪律,跟进学习进度。除正常答疑外,服务团队会与班级同学保持沟通、给予正确指引,从而营造积极学习氛围。
  • 作业与测试

    在远程授课期间,每个课程会安排相关课后作业,确保同学课下能够进行适当练习,提升同学实时参与感、保证当日学习效果。除了作业,服务团队还会组织学员进行阶段性测试,以考试性质为主,主要考察学员对本阶段知识掌握程度。

来自业界的数据领袖团队

  • 爱冒泡的大笨鱼

    四川大学硕士;天池数据科学竞赛平台排行榜TOP20

    2018/11-2019/01 百度“Retention Rate of Baidu Hao Kan APP Users” 冠军;2018/10-2018/11阿里天池“雪浪制造AI挑战赛—视觉计算辅助良品检测” 冠军;2018/10-2018/11 2018中国气象“神气大数据算法与应用大赛-算法赛”。
权威 经管之家CDA LEVEL Ⅲ数据科学家认证证书,行业顶尖人才认证,已获得IBM大数据大学,中国电信,苏宁,德勤,猎聘,CDMS等企业的认可。
专业 CDA认证是根据商业数据分析专业岗位设立的一套体系化、科学化、正规化的人才标准。全国统考、专家命题、评分公平、流程严格,更具含金量。
权益 持证人享有系列特殊权益。证书皆绑定考生真实身份,可在CDA官网查询,确保唯一性与防伪性。证书三年审核一次,保证持证人的实力与权益。

认证介绍:
CDA数据分析师认证”是一套专业化,科学化,国际化,系统化的人才考核标准,分为CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ,涉及电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能,符合当今全球大数据及数据分析技术潮流,为各界企业、机构提供数据分析人才参照标准。经管之家为中国区CDA数据分析师认证考试唯一主办机构,于每年6月与12月底在全国范围举办线下数据分析师考试,通过考试者可获得CDA数据分析师认证证书。
CDA持证人福利
1.可吸纳为CDA Institute、中国数据分析师(CDA)俱乐部会员,活动中具有优先报名参与权。
2.可优先获得CDA内部就业及职业发展推荐。
3.免费参与CDA举办的中国数据分析师行业峰会、大数据峰会、研讨会等各项活动,Level Ⅱ与Level III持证人享受特权位置。
4.可申请加入CDA数据分析项目组,参与项目合作(提供项目给持证人演练)。
5.CDA Level Ⅰ持证人免费享受Peixun.net会员服务6个月(价值588 RMB),Level Ⅱ与Level III持证人免费享受peixun.net会员服务1年 (价值998 RMB);
6.其他特权皆以各类活动公告为主。
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  • Q:学员课下如何与老师进行互动?

    A:CDA数据分析员课程每期都会建立QQ群和微信群,工作日有老师和助教负责答疑;同时学员单独给老师发邮件或者在论坛讨论区以帖子的形式向老师提问,老师会在工作日的48小时内回复。
  • Q:学员课下如何与老师进行互动?

    A:CDA数据分析员课程每期都会建立QQ群和微信群,工作日有老师和助教负责答疑;同时学员单独给老师发邮件或者在论坛讨论区以帖子的形式向老师提问,老师会在工作日的48小时内回复。

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