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0.0初级
10h
数据科学与机器学习面试手册
本课程将帮助你掌握应对数据科学与机器学习面试所需的实用技能。课程从真实世界的数据集入手，涵盖结构化数据、非结构化数据、时间序列、文本和图像等类型，学习如何使用API、SQL和网络爬虫技术进行数据采集与查询。 接下来，你将学习数据预处理的工作流程，包括数据清洗、归一化、缺失值处理、特征工程以及异常值管理。随后，你将应用各类监督学习方法，如回归、决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯，以及无监督学习技术，如K均值聚类、层次聚类和主成分分析（PCA）。 课程还涵盖集成学习、正则化、超参数调优以及深度学习基础等进阶主题。你将探索数据科学在医疗健康、金融和自动驾驶系统等领域的实际应用。最后，通过案例研究、模型部署策略、人工智能中的公平性与隐私保护，以及模拟面试训练，全面提升实战能力，助你顺利进入行业。
9 课时
数据科学与机器学习面试手册
本课程将帮助你掌握应对数据科学与机器学习面试所需的实用技能。课程从真实世界的数据集入手，涵盖结构化数据、非结构化数据、时间序列、文本和图像等类型，学习如何使用API、SQL和网络爬虫技术进行数据采集与查询。
接下来，你将学习数据预处理的工作流程，包括数据清洗、归一化、缺失值处理、特征工程以及异常值管理。随后，你将应用各类监督学习方法，如回归、决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯，以及无监督学习技术，如K均值聚类、层次聚类和主成分分析（PCA）。
课程还涵盖集成学习、正则化、超参数调优以及深度学习基础等进阶主题。你将探索数据科学在医疗健康、金融和自动驾驶系统等领域的实际应用。最后，通过案例研究、模型部署策略、人工智能中的公平性与隐私保护，以及模拟面试训练，全面提升实战能力，助你顺利进入行业。
本课程将帮助你掌握应对数据科学与机器学习面试所需的实用技能。课程从真实世界的数据集入手，涵盖结构化数据、非结构化数据、时间序列、文本和图像等类型，学习如何使用API、SQL和网络爬虫技术进行数据采集与查询。
接下来，你将学习数据预处理的工作流程，包括数据清洗、归一化、缺失值处理、特征工程以及异常值...
你将学到什么
掌握如何清洗、转换和准备结构化、非结构化、时间序列以及图像数据，以应对面试中常见的复杂数据集。
具备构建和评估有监督与无监督模型的实际经验，包括回归、分类、聚类以及降维技术。
通过实践应用交叉验证、正则化技术（Lasso、Ridge）、超参数调优以及集成方法，在面试压力下提升模型性能。
理解并掌握部署生命周期，以展现具备实际工作能力和符合行业需求的机器学习技能
熟悉机器学习中的公平性、偏差缓解以及数据隐私相关问题
掌握如何清洗、转换和准备结构化、非结构化、时间序列以及图像数据，以应对面试中常见的复杂数据集。
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