机器数据竞赛实战专题蚂蚁金服支付风险识别培训班

【课程特色】

本次课程对蚂蚁金服竞赛业务背景做了简单介绍，讲述了数据分析在拿到数据之后应该如何开始数据探索，如何跑出模型baseline，如何通过可视化及模型输出进行特征选择，如何理解自定义的评价函数，如何用合理的方式记录上分情况而不发生混乱，如何充分利用传统模型和竞赛杀器，如何根据模型原理进行调参，如何寻找准而不同的模型并做出最 优的机器学习模型融合，以及最终如何将每一步串联到一起拿到最 优模型结果

【招生对象】

有一定基础的学员

【上课时间】

周一到周日9-18点

【学习目标】

大化提升实战能力

取得数据科学竞赛TOP名次

拿到比赛丰厚奖金

斩获名企offer

【学习周期】

320课时

【师资力量】

吴昊天

擅长数据架构、数据分析

教学经验8年

电子科技大学大数据中心

CDA数据分析研究院技术负责人兼高级讲师

赵仁乾

擅长数据架构、数据分析

教学经验7年

北京邮电大学管理科学与工程硕士

北京电信规划设计院

辛立伟

擅长数据架构、数据分析

教学经验20年

CDA数据分析研究院讲师

SUN中国社区会员

【课程内容】

01章新手上路

01-01说在前面

01-02初识数据科学竞赛

01-03支付宝欺诈风险识别项目导学

01-04机器学习环境:jupyter使用

01-05机器学习常用库（pandas,scikit-learn）

01-06从业务场景认识比赛数据

01-07数据初探索

01-08快速搭建baseline版本

01-09如何制作线下科学验证体系

01-10比赛常用回归任务评价指标

01-11比赛常用分类任务评价指标

01-12支付宝反欺诈自定义评价函数

01-13数据内存优化技巧

01-14数据交叉验证

01-15使用内置cross_validate接口交叉验证

01-16使用logsitic分类模型

01-17使用KNN分类模型

01-18使用Adaboost分类模型

01-19使用Bagging分类模型

01-20使用RandomRorest分类模型

01-21使用GBDT分类模型

01-21scikit-learn各分类模型对比分析

02章玩转机器学习竞赛两大杀器

02-01LightGBM采用scikit-learn方式调用

02-02LightGBM经典方式调用

02-03LightGBM交叉验证

02-04LightGBM参数解析

02-05LightGBM输出特征重要性

02-06LightGBM高级用法

02-07XGBoost使用

02-08XGBoost参数解析

02-09LightGBM和Xgboost自定义目标函数

02-10XGBoost与LightGBM对比分析

02-11LightGBM原理深度解析

03章数据处理与特征工程中的骚操作

03-01数据探索与处理

03-02数据缺失值分析

03-03缺失值高级处理

03-04特征分析

03-05通过Adversarial训练方式试探训练集和测试集分布

03-06特征的IV和WOE编码

03-07基于模型的特征选择

03-08基于scikit-learn中RFECV的特征选择

03-09使用热力图分析特征相关性

03-10使用核密度图分析特征相关性

03-11类别不平衡分析

03-11类别不平衡分析

03-12基于模型的类别不平衡处理

03-13基于数据采样的类别不平衡处理

03-14灰样本拒绝推断方案

03-15多种方式特征选择

03-16特征分布不均匀的处理策略

03-17困难样本分析

04章模型花式融合调参

04-01网格搜索优化模型参数

04-02贝叶斯方法优化模型参数

04-03机器学习比赛中随机种子的作用

04-04模型的偏差与方差分析

04-05准而不同模型选择策略

04-07stacking的模型融合策略

04-08模型之间的相关性分析

04-09蚂蚁金服项目方案整合

【教学现场】

【学员风采】

【机构环境】

【发展历程】

2006年 开展数据统计、计量实战，学术研究等相关培训视频和现场班

2007年 开展数据统计、数据分析相关培训班

2011年 随着大数据热潮的来临，依托累计上万类共享资料，多年沉淀师资团队，论坛召集多位专家，研发CDA数据分析师体系

2013年CDA数据分析师品牌成立，提供系统化的大数据、数据分析人才培养和认证

2014年 CDA INSTITUTE 成立 ,并推出第 一届全国CDA数据分析师认证考试

2015年第 一届中国数据分析师行业峰会（CDAS）在9月11日成功举办，参会人数逾3000人

2016年 CDA汇聚海内外大数据、数据分析专家上千人，推出就业班、数据科学家训练营、企业内训、CDA俱乐部等多个项目

2017年整合论坛与CDA数据分析师业内资源，形成数据分析领域生态圈，并进一步升级CDA企业内训体系，正式推出大数据实验室

2018年北上广深等多个城市均有校区；拥有200多位专业师资；培养学员超过3万人，每年6月/12月全国28个城市举办CDA认证考试

2019年已举办九届数据分析师认证考试，得到业界广泛认可，学员遍布各大知名企业。人工智能产品“好学AI”问世，引领DT时代新一波技术培训浪潮

【机构荣誉】

IBM大学战略合作伙伴

电子工业出版社 优秀合作者

教育管理信息化专业委员会理事单位

2018年度职业教育人才培训品牌机构

2018年度大数据影响力先锋企业

2018入选教育部产学合作协同育人项目

网易云课堂2017年度最 佳服务奖

2017年度中国互联网+ 最 佳培训机构奖

中国大数据产业生态联盟理事单位

【机构简介】

目前，CDA已与国内100多所高校进行了战略合作，建立了CDA数据分析师考试中心及人才培养基地；已出版30多本CDA数据分析师系列丛书，市场发行量数万册；已进行500多期线上线下数据分析及大数据培训课程，培养学员10万+人次；已在全国70+城市举办15届CDA数据分析师认证考试，报考考生数万人；已开展了四届中国数据分析师行业峰会（CDA SUMMIT），每届参会人数3000多人；中国数据分析师俱乐部（CDA CLUB）每周举办各类型线上线下沙龙会议、公开课等活动共1000多期。