机器学‮工习‬程师北美求‮训职‬练营（MLE Boot Camp） – 百度网盘 – 下载

课程亮点：

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课程大纲：

基础课(紧扣DS面试重点)
为期7周每周2节课每节15小时
Week1
Machine Learning Overview, Supervise & unsupervised, Bias
vs Variance tradeoff
Bayesian Estimation, Bayesian Error, MAP,MLE
Week2
Linear Regression
Logistic Regression
Week3
Metrics
Naive Bayes
。Project 1:房价预测
Week4
。KNN
SVM,Kernel Method
Week 5
Decision Tree
Ensemble Learning, Bagging, Random Forest
。Project 2:Vesta欺诈交易警报系统
Week6
Boosting,GBDT
Classification Model Comparison
Week7
Clusterings, K-means
PCA
Project 3:后疫情时代公寓租赁意向预测
完全零Python基础的同学还需要花1-2周的时间补充视频课必要的技能和知识Python技能(24小时)DS工作原理(3小时)
进阶课(紧扣MLE面试重点)
为期4周，每周2节课每节1-15小时
Week 1
XGBoost(depth), lightGBM (breadth) or verse
K-means variance,Gaussian Mixture Modelling (GMM),Ex-
pectation -Maximization(EM)
Week2
Latent Dirichlet Allocation(LDA)model
Deep learning basic concept & Multi-Layer perceptron(MLP)
Week 3
ML PracticalCommon Topics
Exploratory Data Analysis
o
o Imbalanced dataset,missing data
oHyperparam search
Model choices
o Modelevaluation
Model deployment
ML System Design – Data pipeline
How to construct online/offline data pipeline
Week4
ML System Design – Model lifecycle
o How to start from data and get model into production,
o MLOps practice
ML System Design – Case Study
o One example to demonstrate how to win the interview,
How to conduct research as preparation for ML System
o
Design interview
入门实战项目(可选)
基础课期间完成每个项目学员预计投入3-5小时
项目一:房价预测难度女使用模型linear regression技能前提:熟悉python的使用，熟练应用pandas、matplotlibSKLearn
项目二:Vesta欺诈交易警报系统难度食食使用模型:logistic regression、random forest、gradient boosting技能前提:熟悉python的使用，熟练应用pandasmatplotlib、
SKLearn
项目三:后疫情时代公寓租赁意向预测难度食食使用模型:logisticregressiondecision treerandomforest、xgboost进阶)自然语言处理:NLTK技能前提:熟悉python的使用,熟练应用pandas、matplotlib
SKLearn
进阶实战项目
为期8周每周1节课每节1.5-2小时
项目四:从零构建电商推荐系统
难度台黄食食
Week1
Learning how Internet Application works, why data important
and how they are used in industry
Basic concepts about recommendation systems
Week2
Recommendation Systems from the ML aspects
Dataset familarization
Week 3
Algorithm-Partl
Week4
Algorithm-Partll
Week 5
Algorithm -PartIll
Implementation
Week6
Industrial recommendation system: metrics and trustworthly ML
Week7
System design for industrial recommendation system
Week8
Fancier RecSys:Online learning & federallearning
Summary
求职课:简历提升,1v1模拟
为期1周起，学员按需约课
。1v1指导项目，提升简历
·1v1面试课，模拟面试，针对性拔高算法、BQ等多方面表现
(每人3-6次，每次0.5-1小时。共计3小时)
每期课程均有不同程度的迭代,实际课纲以上课公布为准

课程亮点
独一份的小白/新手友好训练营，系统梳理 ML 知识点，不用担心被身边的科班生进度打乱节奏
从DS原理到 Pvthon，从机器学习基础到 Domain 实战项目每门课都经过精心打磨设计，适合任何一个阶段的 DS/MLE求职者
全面涵盖 DS/MLE面试考点，配合真题进行讲解，并提供有效的复习策略、练手项目、模拟面试,结课后能直接参加面试
独家研发的 ML Domain 实战项目，帮助 MLE 求职者加深应用和理解，以应对简历深挖、ML 系统设计案例分析等环节
附专家简历指导，一对一模拟面试,BO 强化练习，做到真正的全方位提升
学校课程
学术导向，无详略重点;课程知识点不完全 cover 面试考点，与工业界招聘会存在少部分脱节
学习周期长(一整个学期)与秋招面试不同频
需要花大量时间精力自行搜索、筛选面经进行准备;和同学组团模拟面试，交流无法达到面试同等难度，得不到专业点评
有助教/导师可以进行答疑&作业讲解，但每周 OficeHour 有限;课程人数多，不能确保每一个问题都得到详细解答
飞象课程
面试导向，通过面试真题直接讲解面试考点、重点、难点，并提供相应的复习策略
学习岑罢径放戴菜整,学习周期短信息密度高，适合短期内完成从入门到面试的准备
提供机器学习专题的线上模拟面试，选择经典常考面试题，还原真实面试交流场景，锻炼表达能力、临场发挥能力和心理抗压能力;大厂面试官直接提供满分回答模板/思路和面试技巧
提供丰富的实战项目，让学习不仅停留在理论层面，更深入到应用阶段;资深机器学习工程师亲自带练，及时答疑解惑，从工业界的角度学习 ML Project 的操作思路和技巧
网课平台
技能学习导向，课程知识点不完全 cover面试考点
自由决定视频课程观看时间，无法确保学习节奏和秋招面试一致
需要花大量时间精力自行搜索、筛选面经进行准备，独立思考面经/在论坛上文字交流，无法锻炼口语表达能力，提高面试技巧
无监督，无答疑，学习疑问得不到解答，学习质量得不到保障