Kaggle數據科學競賽備賽輔導課程

Kaggle成立於(yu) 2010年，是一個(ge) 進行數據發掘和預測競賽的在線平台。從(cong) 公司的角度來講，可以提供一些數據，進而提出一個(ge) 實際需要解決(jue) 的問題；從(cong) 參賽者的角度來講，他們(men) 將組隊參與(yu) 項目，針對其中一個(ge) 問題提出解決(jue) 方案，最終由公司選出的最佳方案可以獲得5K-10K美金的獎金。

除此之外，Kaggle官方每年還會(hui) 舉(ju) 辦一次大規模的競賽，獎金高達一百萬(wan) 美金，吸引了廣大的數據科學愛好者參與(yu) 其中。但是不同於(yu) 傳(chuan) 統的低層次勞動力需求，Kaggle一直致力於(yu) 解決(jue) 業(ye) 界難題，因此也創造了一種全新的勞動力市場——不再以學曆和工作經驗作為(wei) 唯一的人才評判標準，而是著眼於(yu) 個(ge) 人技能，為(wei) 頂尖人才和公司之間搭建了一座橋梁。

學員要求

建議學員對python有一定的基礎，同時具備微積分和概率的基礎知識

Kaggle競賽題目

部分題目展示：

1.Two Sigma: Using News to Predict Stock Movements（Use news analytics to predict stock price performance）

2.Jigsaw Unintended Bias in Toxicity Classification（Detect toxicity across a diverse range of conversations）

3.Santander Customer Transaction Prediction（Can you identify who will make a transaction?）

課程大綱

（授課內(nei) 容（可能根據學生接受程度在課程容量上有調整））

第一周-上午（2h）

1. 賽事入門講解

Kaggle賽事介紹，過往案例分析

2. 基礎培訓

Python基礎框架梳理、Machine Learning入門

第一周-下午（2h）

1. 基礎培訓

模型應用：Regression Methods、Perceptron、Logistic Regression、Neural Network

2. 比賽實戰

當期比賽題目分析、實踐

第二周-上午（2h）

1. 基礎培訓

模型應用：Regression Methods、Perceptron、Logistic Regression、Neural Network

第二周-下午（2h）

1. 比賽實戰

往期比賽題目調試、提交