很多同学在留学准备前期都经常很迷茫，对申请目标，甚至未来职业发展方向都拿不定主意，不知道要如何选择。想提前通过实习来进行全方位的了解，但无奈实习试错机会少，而通过项目实战，却是个高性价选择。
通过精心设计的项目，可以了解业界常规的作业模式，进行类似实践，这对发现职业兴趣、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《基于机器学习的智能机器狗巡检系统》项目中，同学们都做了什么。
PROGRAM
随着人工智能的快速发展，越来越多的机器人应用诞生，在一些危险场景中机器人可以代替人进行勘测，比如可采集隧道内设备数据、监测隧道环境，实时报警设备异常状态，帮助电力运维人员精准把控隧道电缆状况，减少运检成本，提升运检质量，保障高压电缆网络安全运行。
在本次项目中我们将展现通过传感器搜集到的巡检数据，利用特征工程的方法筛选有效数据信息，配合机器学习算法进行动作指令模型的构建，为机器狗的动作行为做出预测指导以实现机器狗的自主运动。
优秀学员报告节选展示（左右滑动，放大查看）
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该项目是一个含金量很高的机器学习应用项目，将机器学习应用到机械狗运动中，从最后展示的报告来看，可以看到M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：
  1. 从文中可以看到M同学采用了多种特征工程技术来构建训练数据集，包括传感器数据融合和运动轨迹分析，这说明研究考虑了多方面的因素，并充分利用了现有的数据资源。
  2. 使用网格搜索方法对模型进行优化，研究保证了模型的性能和效果，这体现了对研究结果的严谨性和可靠性，同时也可以看出M同学机器学习应用的能力还是不错的；
  3. 整个报告所展现的思路逻辑是很清晰的，说明了M同学可以熟练的使用python来完成机器学习应用过程中的数据清洗、特征工程、模型构建等步骤，对于numpy、pandas、sklearn等第三方库的应用是很熟悉的。
学习过程（点击放大）
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