对人工智能、数据科学感兴趣？不如先来实践一下！

很多同学经常感到迷茫，对申请目标，甚至未来职业发展方向拿不定主意，不知道要如何选择。想提前通过实习来进行全方位的了解，但无奈实习门槛高、试错机会少，而项目实战，却是个高性价比的选择。

通过精心设计的项目，可以了解并体验到业界常规的作业模式和需要掌握的技能，真实的实践场景更能让你提前感知是否是自己的兴趣所在。这对你发现职业兴趣、提升相关技能、积累实操经历都非常有益。

数据科学专业，是利用科学方法、流程、算法和系统从数据中提取价值的跨学科领域。数据科学家综合利用一系列技能（包括统计学、计算机科学和业务知识）来分析从网络、智能手机、客户、传感器和其他来源收集的数据。

指南者的人工智能项目实战，就以机器学习方法为核心，引用热门项目实战，由指导老师带领学员，完成数据预处理、数据变换、特征工程、模型搭建与调参、模型评价、模型集成等，切实体验机器学习的实际应用。

我们一起来看看在《花旗银行小额贷款自动审核系统》项目中，同学们都做了什么。

PROGRAM

中国近几年来正在对金融体制进行改革，小额贷款的兴起一定程度上拉动了中国经济的发展。小额贷款的申请门槛比较低，并且放款的速度也很快，所以对于贷款的审核显得尤为重要。一旦对于客户的信用判断出错，放款金额无法收回，将会产生巨大的影响。

小额贷款的特性不同于房贷、车贷等贷款，小额贷款的金额相对较少，每日申请人数也多，所以依靠人工或者传统审核方法，无法解决目前互联网时代的用户量级，并且太过轻易的将贷款金额发放出去容易出现无法收回的情况。所以目前大多数金融公司或者银行都会依托大数据人工智能来进行决策。

我们通过使用花旗银行的相关贷款数据来进行机器学习的审核系统搭建，来快速对客户进行审核。我们会对客户提交的相关个人背景信息、工资收入、财产情况等数据进行分析，以及特征的提取得到有用维度数据，来搭建审核系统。

优秀学员报告展示（左右滑动，放大查看）

该项目是一个含金量很高的机器学习应用项目，将机器学习应用到贷款审核中，从最后展示的报告来看，可以看到Z同学对于python的熟练使用以及对于机器学习整体的应用流程都是很清晰的：

在项目中主要使用银行客户的个人背景信息、历史还款情况等数据作为基础，利用机器学习算法来预测用户是否会违约来搭建贷款智能审核系统，提升贷款审批速度以及降低坏账率；
整体项目使用python工具完成对数据的预处理、特征工程、模型对比与调优、模型融合等，这些都可以展现出该同学的编程能力以及对数据的处理能力；
从特征的选择对比，模型的调参与评价，模型预测精准度与时效性的取舍都可以看出该同学对于机器学习算法应用的熟练掌握，逻辑步步紧扣，报告呈现也是清洗明了；
通过此次完整的数据挖掘项目，对于机器学习的实际应用场景和流程都有了比较深刻的了解，对于之后的专业选择、文书撰写、职业规划等都起到了比较重要的作用。

项目背书