机器学习项目实战
“智能+工业”不仅是我国的一个发展战略需求，也是人工智能的热门应用方向之一。工业领域每天产生的有效数据量不亚于BAT等互联网公司，人工智能可以帮助我们高效地挖掘和利用这些数据蕴含的重要信息。
特斯拉等企业正准备使用人工智能升级以往的车辆故障检测系统，希望实现自动寻找检测汽车某些部件的损坏情况，以便在潜在故障发生之前就对车辆进行检测和维修，甚至在发现问题之后，配合自动驾驶系统让车辆自行驾驶至服务中心。 这里我们将采用使用人工智能的方法构建一套模型，通过设置传感器对汽车零部件进行监控，从而获得大量相关数据。在此基础上分析这些特征，能否用于零部件故障诊断，并构建一套汽车智能故障诊断系统。
数据科学硬技能与软实力双提升 针对热点课题完成的Python代码与报告 与目标专业匹配的对口经历 课程与项目证书
留学申请
计划申请数据科学/分析学/人工智能/计算机/统计学等专业的同学
丰富简历
需要增加算法应用经历，实践完整流程，丰富简历的同学
锻炼技能
想要快速补充数据挖掘算法知识，并提升编程熟练度的同学
专业探索
希望加深对算法的理解和应用，提前感知专业与职业兴趣的同学
申请需要
数据科学/人工智能/计算机等申请看重申请人的算法能力及编程熟练度
录取偏好实践应用经历丰富，简历饱满的申请人
竞争中需要硬件与软件俱佳才有机会脱颖而出
本科积累
本科专业课程设置的局限，算法运用与编程技能欠佳
受自身机会与学校资源等的限制，对口高含金量经历缺乏
无法很好匹配专业对学生数据能力的要求，整体竞争力不强
想要通过做项目以提升背景，你是不是也遇到这样的问题？
资源有限，个性化不足
校内的课程设计项目通常在深度、广度、个性化方面都有不足，难有合适的独立项目机会
认知有限，项目难定
不确定哪类项目对自己的申请帮助最大，项目主题、所涉技能、后期申请应用都没有头绪
毫无经验，流程不熟
缺乏相应指导，自己开展毫无头绪，不清楚分析步骤、适用方法、研究侧重等
不会编程，学习艰难
编程基础薄弱，遇到报错无法解决，查看别人代码难以领会意图，学习过程艰难
以机器学习算法为切入点，在各类实用场景下，由指导老师带领学员，
实践数据挖掘的完整流程，完成对数据的清洗，预处理，
实现各类算法搭建模型，并且进行调优与评价，探索机器学习的实际应用。
留学申请服务
精准针对留学申请，关键技能学习、专业实践应用、申请文书呈现、模拟面试准备，四大环节全覆盖
一对一项目推进
一对一答疑指导，与学员共同推进项目，提供项目解读、数据说明、经历应用等讲解
细致的配套课程
前期课程覆盖编程基础，Python数据处理，监督学习与无监督学习算法，模型优化与评价等内容
丰富的案例讲解
多案例精讲贯穿，包括二手房数据清洗，鸢尾花分类模型，公民收入预测模型，餐厅年度销售预测等
基础与常用方法：缺失值处理、异常值处理、独热编码、包装法、过滤法、逻辑回归、决策树、Kmeans聚类 工具学习：Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等 案例精讲：链家二手房数据处理与分析、鸢尾花分类模型搭建、居民收入水平预测、餐厅年度销售额预测 针对项目主题、进行思路整理框架搭建 利用相关数据完成预处理、特征工程、模型搭建与评价等工作 完成项目论文报告
指南者留学背景提升导师：梅老师
曾任抖音数据分析师，滴滴算法工程师
指导学生获得美赛O奖1次，F奖4次，国赛一等奖多次
累计开发设计数据科学背景提升项目60+
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