Kaggle作為全球數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽平臺(tái)，匯聚了海量真實(shí)世界的數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)，是提升實(shí)戰(zhàn)能力、積累項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)、拓展行業(yè)人脈的絕佳舞臺(tái)。中創(chuàng)藍(lán)論文輔導(dǎo)開設(shè)的kaggle競(jìng)賽培訓(xùn)班依托Kaggle平臺(tái)豐富資源，結(jié)合前沿?cái)?shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)，由行業(yè)專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家與競(jìng)賽獲獎(jiǎng)選手聯(lián)合授課，旨在通過(guò)系統(tǒng)性、實(shí)戰(zhàn)化的課程體系，幫助學(xué)員深度掌握Kaggle競(jìng)賽核心技能，在數(shù)據(jù)探索、模型構(gòu)建、算法優(yōu)化等環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍。
招生對(duì)象：
對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)充滿熱情，渴望在實(shí)戰(zhàn)中提升技能的數(shù)據(jù)科學(xué)愛(ài)好者；
高校計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)，希望通過(guò)競(jìng)賽豐富簡(jiǎn)歷、提升競(jìng)爭(zhēng)力的學(xué)生；
從事數(shù)據(jù)分析、算法開發(fā)、人工智能等領(lǐng)域工作，計(jì)劃通過(guò)Kaggle競(jìng)賽突破技術(shù)瓶頸、拓展職業(yè)發(fā)展路徑的職場(chǎng)人士；
有一定編程基礎(chǔ)（Python或R）與數(shù)學(xué)知識(shí)，但缺乏Kaggle競(jìng)賽經(jīng)驗(yàn)，期待快速入門并取得優(yōu)異成績(jī)的學(xué)習(xí)者。
授課形式：一對(duì)一授課、網(wǎng)絡(luò)教學(xué)
課程目的：
幫助學(xué)員全面掌握Kaggle競(jìng)賽的全流程，包括賽題理解、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型選擇與調(diào)優(yōu)、結(jié)果提交與分析；
提升學(xué)員的數(shù)據(jù)思維與問(wèn)題解決能力，能夠從實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景出發(fā)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的解決方案；
課程內(nèi)容：
基礎(chǔ)入門模塊
Kaggle平臺(tái)深度解析：平臺(tái)規(guī)則、競(jìng)賽類型、數(shù)據(jù)下載與提交方式；
編程語(yǔ)言強(qiáng)化：Python/R核心語(yǔ)法、數(shù)據(jù)處理庫(kù)（Pandas、NumPy）、可視化庫(kù)（Matplotlib、Seaborn）；
數(shù)學(xué)基礎(chǔ)鞏固：線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)在數(shù)據(jù)科學(xué)中的應(yīng)用。
核心技能模塊
數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程：數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值檢測(cè)、特征提取與構(gòu)造；
經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法：線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)的原理與實(shí)戰(zhàn)；
深度學(xué)習(xí)進(jìn)階：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、Transformer模型的應(yīng)用。
競(jìng)賽實(shí)戰(zhàn)模塊
賽題剖析與方案設(shè)計(jì)：從賽題背景、評(píng)價(jià)指標(biāo)出發(fā)，制定科學(xué)的解題策略；
模型訓(xùn)練與優(yōu)化：超參數(shù)調(diào)整、模型融合、過(guò)擬合與欠擬合處理；
競(jìng)賽全流程實(shí)戰(zhàn)：從數(shù)據(jù)探索到結(jié)果提交，完整模擬Kaggle競(jìng)賽過(guò)程，導(dǎo)師全程指導(dǎo)與點(diǎn)評(píng)。
進(jìn)階提升模塊
前沿算法與技術(shù)分享：強(qiáng)化學(xué)習(xí)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、大模型在Kaggle競(jìng)賽中的應(yīng)用；
競(jìng)賽經(jīng)驗(yàn)交流：邀請(qǐng)往屆Kaggle競(jìng)賽獲獎(jiǎng)?wù)叻窒硇穆窔v程、奪冠技巧與避坑指南；
職業(yè)發(fā)展指導(dǎo)：數(shù)據(jù)科學(xué)崗位面試技巧、簡(jiǎn)歷優(yōu)化、行業(yè)趨勢(shì)分析。
超強(qiáng)師資團(tuán)隊(duì)：授課講師均為數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的從業(yè)者，擁有豐富的Kaggle競(jìng)賽經(jīng)驗(yàn)與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)歷，部分講師多次在國(guó)際競(jìng)賽中斬獲金獎(jiǎng)；
實(shí)戰(zhàn)導(dǎo)向教學(xué)：課程以真實(shí)Kaggle競(jìng)賽案例為核心，學(xué)員在學(xué)中練、練中學(xué)，確保所學(xué)知識(shí)能夠直接應(yīng)用于競(jìng)賽與實(shí)際工作場(chǎng)景；
個(gè)性化輔導(dǎo)：采用小班教學(xué)模式，為每位學(xué)員提供專屬學(xué)習(xí)計(jì)劃與1對(duì)1答疑指導(dǎo)，及時(shí)解決學(xué)習(xí)過(guò)程中的疑難問(wèn)題；
社群資源共享：加入課程即進(jìn)入高價(jià)值數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)習(xí)社群，學(xué)員可與導(dǎo)師、同行持續(xù)交流，獲取最新競(jìng)賽動(dòng)態(tài)、學(xué)習(xí)資料與合作機(jī)會(huì)；
