课程大纲
赛前准备和介绍
Week 1 -2 Kaggle：房价预测
Week 1
1-Kaggle平台账号注册以及介绍，本地Jupyter notebook
2-比赛思路课（kaggle房价预测）
3-基本的数据处理以及特征选择知识（特征选择、特征重要性、归一化）
4-构建一个基本baseline提交并且有成绩（包括模型的构建、数据预处理、结合赛题的部分特征工程知识）
5-针对baseline做出答疑
Week 2
1-不同数据处理方法和特征工程的一些介绍，baseline的优化、评分提升
2-集成与模型融合
3-答疑直播课
技能点：
✔ 熟悉Kaggle竞赛平台并运用其来作比赛
✔ 学会利用Pandas等进行数据的读取以及数据的处理等
✔ 学习利用Sklearn进行模型的回归预测、分类等
✔ 学习数据的EDA分析以及数据清洗、数据预处理等
Week 3-4 kaggle：预测未来销售
Week 3
1-赛题解读与数据下载导入
2-赛题的理解分析
3-数据预处理，特征选择
4-实现一个基础的Baseline
5-针对baseline做出答疑
Week 4
1-特征工程
2-模型对比分析
3-验证集构建与交叉验证
4-参数调节与一些Tips
5-答疑总结直播课
技能点：
✔ 学习特征工程与一些基础的特征构建方法
✔ 学习模型集成的一些基础知识
✔ 学习数据挖掘的常用知识点
Week 5-6 Kaggle：地震预测
1-赛题解读与利用kernel进行比赛
2-赛题的理解分析
3-数据预处理，特征选择
4-实现一个基础的Baseline提交
Week ７-８科赛网：基于卷积神经网络的表情识别（CV方向）
1-赛题解读与利用kernel进行比赛
2-赛题的理解分析
3-数据预处理，特征选择
4-实现一个基础的Baseline提交
Week 9-10 DataFountain：供应链需求预测赛（NLP方向）
1-赛题解读与利用kernel进行比赛
2-赛题的理解分析
3-数据预处理，特征选择
4-实现一个基础的Baseline提交
正在开赛实战流程
Week 3-12
穿插练习：工业级真实AI大赛：“视频分析”AI大赛（CV比赛）
（总奖金5万，所有人均可参与，详情可见页底介绍）
1-赛题分析及解读
2-赛题分享
3-赛题进阶
