數據科學、人工智能（AI）、機器學習，這些新時代的熱詞一直和高薪、好就業劃等號。再加之這些專業本身的交叉性，眾多理工科同學扎堆申請，這些項目的申請熱度一直高居不下。
如何通過合理準備，在眾多申請者中脫穎而出？
想要獲取機器學習相關經歷，卻發現該領域招收實習生門檻極高？
想要自己入門機器學習，無人指導怎麼辦？
指南者教育一直以來都致力於在申請之前就真正幫助學生提高自身競爭力，經過緊張的研發，正式推出10月份的兩大熱門項目：
項目介紹
項目一:基於機器學習的智能穿戴設備的行為判定
2018年9月蘋果發佈了蘋果手錶四代，其中有一個非常有特色的摔倒報警功能。該功能只是機器學習在智能穿戴設備上的應用之一。智能穿戴設備可以收集到非常多的用戶數據，如何對這些數據進行研究和處理，使之可以判斷出用戶的行為，將是此項目需要完成的課題。
該項目將使用人工智能的方法，通過監督學習建立模型，根據智能穿戴設備返回的各項指標來判斷當下用戶正在做何種動作。
項目二:基於互聯網金融的智能信貸風控設計
互聯網+金融是一個現代行業和傳統行業的一個完美結合。隨著大數據和雲計算的快速發展，銀行和金融機構握有大量的個人信貸和消費數據，如何根據這些數據對信貸評估作出一個準確的判斷，是在互聯網金融行業中非常重要的問題。
本項目結合AI和機器學習技術通過對個人的基本信息建模，建立一套智能的信貸風控系統。
在完成項目後，學員可將所做項目直接運用到Datacastle大數據競賽中，學生在比賽中能真正將理論知識運用到實踐。這段參賽經歷，未來也會成為數據科學、人工智能等專業的學生申請材料包中極為重要的經歷。
在大數據競賽平臺的機器學習算法經歷，可以全方位的展現招生官所看重的hard skills & soft skills。下面是我們一位學員在Datacastle競賽中完成的
《基於圖像的電影推薦算法》項目，該項目可以完整的體現出申請者在基礎開發，數據處理，機器學習及編程工具使用等各方面的能力。
數據處理能力：學會基本的數據抽樣和數據探索技巧，熟練運用python進行數據清洗，數據集成、數據變換個和數據規約，保證取樣數據質量並劃分測試集和訓練集。
機器學習理論：在學習概率與統計的基礎上，掌握VC維、信息論、正則化、最優化等機器學習理論，瞭解有監督學習及無監督學習等基本機器學習模型。
基礎開發能力：掌握機器學習算法工程師必備的開發技能，在項目中，將每個環節都反覆迭代優化調試，能夠將複雜任務進行模塊劃分，實現邏輯抽象複用。
編程能力：在項目實戰過程中，掌握python的基礎知識，並能熟練運用python搭建相應的機器學習框架。
最終這位同學憑藉著出色的軟硬件條件，順利拿到了佐治亞理工學院計算機科學人工智能方向的錄取。
通過大數據競賽經歷展示出申請者在數據處理，機器學習算法上的能力，這樣的經歷將會在申請中成為巨大的亮點。我們往年的申請案例不斷論證著這樣的結論。
然而，本科同學想要進行機器學習的最大的瓶頸在於數據。沒有數據，一切算法都將無從談起。而學校往往缺乏這樣的資源和環境，沒有有效並且乾淨的數據，想要掌握核心算法舉步維艱。
你將收穫
01
專業核心競爭力
訓練營以提升學生競爭力拿到dream school錄取為目的，培訓內容基於國外院校招生標準精心設計，申請人工智能/數據科學所需的模型、策略、算法、編程等專業知識和技能都通過本次培訓活動。
02
Datacastle大數據競賽參賽證書
Datacastle大數據競賽是中國最大的數據科學競賽主辦方。訓練營中每個項目完成後，我們都將協助學生將所做項目參與到 Datacastle大數據競賽（算法競賽類）中，並確保獲獎。
課程安排
第一階段：教授數據挖掘基礎知識及軟件工具
第二階段：機器學習算法精講及腫瘤預測模型實戰
第三階段：分配並指導學員完成項目及項目報告，查驗培訓成果
學員好評
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授課老師
指南者教育萬老師
南京大學優秀畢業生
南京大學計算數學研究生
微軟亞洲研究院人工智能方向資深研究員
長期從事機器學習算法設計
報名須知
1. 訓練營主要培訓機器學習算法，非理工科學生但是想獲得此技能的同學也可報名參加；
2. 費用：3999（含脫敏數據）。
報名方式
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