课程目标
从Programming（Python）,Machine Learning和Business Insight三个角度全方位带你实战Uber用户数据分析。

 课程内容
 项目与技术栈
项目：
应用Python建立Data Science Pipeline，完成从Uber用户原始数据载入，到数据预处理，到机器学习模型训练，到模型参数优化和选择，再到模型投入使用的全套流程，同时提供各种商业应用分析以及图表报告。
技术栈：
  • 语言和工具箱：Python, iPython Notebook, Pandas, Numpy, Scipy, Sklearn, Matplotlib等
  • 机器学习模型：Logistic Regression, SVM, Decision Tree, Random Forest等
主讲老师
Stone
Software Engineer 
@ Splunk Machine Learning Team
George Washington University ME PhD毕业，就职于Splunk Machine Learning Team，负责Data Science Application的研发。
 第一节课免费
  • 介绍自己如何一步步走上DS
    • 我行你也行
    • B. Splunk Machine Learning Toolkit
  • Data Science行业介绍
    • 起源
    • 定义
    • 市场需求
  • Data Science 核心知识
    • 问题分类
    • 解决方法
  • Deep Learning v.s. Shallow Learning
    • 模型好坏的判断与选择
    • 如何正确使用模型
    • 应用领域
  • 课程大纲介绍
    • 技术栈
    • 流程
    • 项目简介
  • 展示项目结果
第一节课时间：
    美西时间: 11月27日(周日)晚7:00pm
    美东时间: 11月27日(周日)晚10:00pm
    北京时间: 11月28日(周一)早11:00am
报名方式：
    首先关注“论码农的自我修养”公众号（点击页面最上方的“论码农的自我修养”，或者长按下方图片识别），之后回复“1”至公众号后台获取注册方式。
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