转行AI工程师 必备技能树 剖析（文末免费领取资源礼包）

如今，人工智能火爆全球并快速切入各个领域，比如电商、金融、交通、安防、医疗、教育，国内外各大公司纷纷成立相关AI研究院，火速招兵买马，可目前市面上人才缺口严重不足，供需比例仅为1:10。接下来将通过一门老牌机器学习集训营课程特色带领大家剖析成为AI工程师获取高薪的必备技能树。

 

机器学习作为AI的核心技术，可谓掌握了机器学习，便跨过了AI的准入门门槛。迄今为止，专为找AI或转行AI量身定做的七月在线「机器学习集训营」已经举办了六期，每一期都涌现出了很多优秀offer，纷纷从Java、Android、iOS等传统IT行业成功转行转型转岗AI拿到年薪三四十万，部分甚至超过四十万拿到五十万，最高的已到年薪百万。

 

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本次介绍的「机器学习集训营第七期」在前六期的基础上，除了继续维持“入学测评、直播答疑、布置作业、阶段考试、毕业考核、一对一批改、线上线下结合、CPU&GPU双云平台、组织比赛、联合认证、面试辅导、就业推荐”十二位一体的教学模式，以及一对一的就业跟踪辅导推荐且丰富线下实战项目之外，本期再次改进： 从课程安排的第七阶段起， 将由七月在线AI lab负责人魏老师（原上市公司AI算法总监），亲自带大家从头到尾手把手做数个完整项目， 且在第八阶段中，围绕CV、NLP、推荐、金融4个方向增加4个在线项目，更围绕题库、OJ、竞赛打造更为精准更为个性化的学习路线。

 

本期限200个名额，历时近3个月，10多个BAT工业项目全面公开，线下在北京、上海、深圳、广州、杭州、沈阳、济南、郑州、成都、武汉、西安、长沙，十二城同步开营。保障每一位学员所学更多、效率更高、收获更大。

 

培养目标： 从零开始，培养中高级机器学习工程师。挑战高薪、玩转AI。

 

一、特色服务:

 

全面涵盖机器学习重要知识点：

 

本期集训营总计八大阶段，十个实战项目，涵盖教你零基础快速上手编程、数据分析、数据可视化、玩转大数据、机器学习原理、机器学习实战、深度学习从原理到实战，以及BAT工业级大项目实战。

 

BAT专家级讲师 + 助教全方位辅导：

 

我们拥有来自BAT的专家级讲师和数位助教，给你全程全天候1v1般的定制辅导。平时晚上在线学习、在线实训，周末线下项目实战，从而通过在线直播从头到尾掌握机器学习工业项目的各项流程、模型、算法，通过在线实训巩固强化实战所学，通过线下项目实战练就ML工业项目的全栈能力。且有问题，课上课后随时答疑，手把手教会为止。

 

作业项目考核三管齐下：

 

开课前组织入学测评，根据测评数据定制个性化的学习路线。开课后的每次课通过GPU + Jupyter Notebook + GitHub在线提交作业，然后讲师和助教1v1在线批改、讲解作业，且提供可执行的交互式代码。每个阶段均有精心设计的实战项目和在线考试，以便及时查漏补缺，学员学完全部内容后做毕业考试，且平时考试和毕业考试都做1v1批改，从而在不断的阶段性实战和考试中掌握机器学习技能。

 

提供GPU云实验平台：

 

还原BAT真实生产环境，提供工业数据和国内首创的价值数十万的GPU云实验平台（提前装tensorflow、caffe、mxnet等主流DL框架和相关数据）。提供完善的实验平台供您动手、真枪实战，拒绝纸上谈兵。

 

简历优化：

 

根据集训营实战项目，将涉及到的关键知识点和项目经历优化到您的简历中，此外，毕业考核融合kaggle或天池比赛，考核优秀者不但优先内推，而且和阿里云天池联合认证机器学习工程师，颁发优秀证书。

 

面试求职辅导 + 就业推荐：

 

精讲机器学习工程师面试时常见考点/模型/算法，且BAT一线技术经理一对一模拟真实面试，从技术、表达等方面全方位提升您的面试能力。根据您的技术特长提供定制化的能力评估、就业指导以及包括BAT等一线互联网公司的工作机会推荐。3个月挑战年薪30~50万。

 

二、课程安排：

 

第一阶段：零基础快速上手编程

 

在线直播：1-基本python类型、判断与循环流程等

在线实训：2-python基本练习题

在线直播：3-文件/数据读写、面向对象、第三方库等

在线实训：4-多种数据读写与面向对象练习

线下实战：5-python基本练习题 与 google python实战题

 

第二阶段：数据分析全攻略

 

在线直播：1-pandas花式数据统计与分析技能

在线实训：2-pandas综合练习

在线直播：3-用pandas完成机器学习数据预处理与特征工程

在线实训：4-pandas完成Kaggle机器学习预处理

线下实战：5-美国大选、共享单车数据分析

 

第三阶段：可视化提升数据逼格技能get

 

在线直播：1-好用的python可视化利器matplotlib

在线实训：2-matplotlib完成Titanic和自行车租赁数据可视化

在线直播：3-自带各种数据拟合分析的可视化利器seaborn

在线实训：4-seaborn完成Titanic和自行车租赁数据可视化

线下实战：5-美国大选、共享单车可视化技能巩固与实战

 

第四阶段：玩转大数据

 

在线直播：1-hadoop与map-reduce

在线实训：2-手写map-reduce完成词频统计，制作词云

在线直播：3-Spark与大数据处理

在线实训：4-Spark大数据日志分析

线下实战：5-大数据分析处理案例

 

第五阶段：机器学习原理

 

在线视频：1-线性回归、logistic回归、梯度下降

在线视频：2-决策树、随机森林、GBDT

在线视频：3-SVM与数据分类

在线视频：4-特征工程：数据清洗、异常点处理、特征抽取、选择与组合

在线直播：5-logistic回归 Softmax SVM 与 朴素贝叶斯的精髓速讲

在线实训：6-算法核心要点巩固(上)

在线直播：7-决策树 随机森林 boosting 模型融合的精髓速讲

在线实训：8-算法核心要点巩固(下)

线下实战：9-机器学习算法面试要点大考察

 

第六阶段：机器学习实战

 

在线直播：机器学习流程、基本分类与回归模型

1-ML综述及sklearn库简介

2-ML算法一览（各类算法及简单应用）

3-数据预处理及验证

4-回归案例

在线实训：Kaggle机器学习比赛中的特征工程处理实战

 

在线直播：机器学习中的特征工程与模型调优，sklearn用法

1-特征工程（独热向量编码，分段与离散化，多项式特征）

2-特征处理、特征构造、 特征选择

3-模型评估与参数调优

4-流程化处理：PIPELINE

在线实训：sklean接口熟悉与机器学习建模指导

 

线下实战：sklearn建模与使用

1-手把手带你get scikit-learn机器学习建模重要点

2-get迅速上手建模的技能

3-学习如何进行模型调优，一步步优化自己的模型

4-包括数个Kaggle与天池案例

在线直播：XGBoost与LightGBM精讲

1-建模调参（数据清洗、特征处理、特征选择、模型的调参、评估）

2-模型状态（过/欠拟合、状态验证、过/欠拟合的调整、模型调优）

3-模型融合（集体智慧：投票器/Bagging/随机森林/Boosting）

4-XGBoost简介及三类参数详解，和代码实现

在线实训：sklearn刷Kaggle比赛题

 

在线直播：自然语言处理相关问题与建模

1-Kaggle便利店销售预测案例

2-比赛开发流程：数据准备、数据特征处理、XGBoost设参、训练与分析

3-NLP案例1：分类与打标签的应用：资讯，金融

4-NLP案例2：中文情感分析

在线实训：XGBoost与LightGBM使用

 

在线直播：金融风控比赛实战

1-微额借贷风控案例：数据分析、特征处理、特征选择、模型设计

2-风控算法案例：数据清洗、特征选择、类别不平衡解决、模型设计

3-模型融合及项目代码

在线实训：数据科学比赛练习赛

 

线下实战：集成算法与场景建模

1-集成模型在多个比赛和工业场景的应用

2-熟练XGBoost和LightGBM的使用

3-使用树形Boosting模型达到最佳拟合效果

 

第七阶段：深度学习原理到实战

 

在线视频：1-神经网络初步：全连接与反向传播

在线视频：2-卷积神经网络与计算机视觉

在线视频：3-循环神经网络与自然语言处理

在线视频：4-深度学习实践：Caffe与Tensorflow项目实战

在线直播：5-深度神经网络、google wide&&deep模型、腾讯通用CTR神经网络框架与实现

在线直播：6-卷积神经网络、caffe实战图像分类、Tensorflow实战图像风格变换实现

在线直播：7-循环神经网络、Tensorflow实战情感分析与文本生成实现

线下实战：8-Caffe&&Tensorflow实战

 

第八阶段：实际综合项目与就业指导

 

在线直播：NLP方向专项项目

1-梳理自然语言处理基本概念与知识点

2-讲解自然语言处理项目中会用到的工具库与基本功能

3-jieba及其他中文分词工具库、NLTK、3-sklearn、keras、tensorflow等

4-讲解建模基本流程（数据格式化处理、数据清洗、文本特征抽取、模型构建与评估）

在线直播：推荐方向专项项目

1-推荐系统简介：BAT系统架构、模块介绍（召回、排序、重排序算法和系统等）

2-召回算法和业界最佳实践CF、Embedding 召回（DNN）

3-深度排序学习模型最新进展（WDL、DeepFM、DeepCross等）

线下实战：自然语言处理项目(文本数据抓取+spark/pandas数据分析+可视化+特征抽取+Sklearn/Spark机器学习建模+深度学习建模)

线下实战：分类与推荐系统实战(音乐数据抓取+spark/pandas分析+可视化+协同过滤+隐语义模型+特征抽取分类建模)

在线直播：CV方向专项项目

1-物体检测与图像检索等内容基本知识与原理，CV深度学习工具库（keras与tensorflow）的使用方法

2-梳理计算机视觉基本知识点（卷积神经网络结构与设计）

3-基于深度学习工具库构建模型解决计算机视觉任务的过程详解

在线直播：金融方向专项项目

线下实战：图像项目 (图像分类+图像检索)

线下实战：机器学习面试辅导 (面试注意点+常见面试考点精讲+简历指导+项目展示)

 

三、实战项目

 

实战项目1：

python基本练习题 与 google python实战题

通过完成基本练习题，加深和巩固对python的认识和理解，挑战来自google的python实战题，熟练完成书写python代码解决各种问题。

 

实战项目2：

pandas综合练习

通过pandas 100题练习，加深对pandas操作的熟悉度，同时通过对Kaggle案例进行数据处理，掌握实际场景下的数据操作工具。

 

实战项目3：

大数据分析处理案例

通过对大文件日志的分析，熟悉hadoop，spark写map-reduce处理海量数据的方法，并对电商数据进行处理，get工业界常用大数据技能。

 

实战项目4：

sklearn建模与使用

手把手带你get scikit-learn机器学习建模重要点借助于整理的简单资料，get迅速上手建模的技能，并学习如何进行模型调优，一步步优化自己的模型。期间的案例包括数个Kaggle与天池案例。

 

实战项目5：

Xgboost与LightGBM使用

大部分情况下，为了取得好结果，我们会用集成模型，这个部分，我们设计了多个比赛和工业场景，帮助大家熟悉Xgboost和LightGBM的使用，使用树形Boosting模型达到最佳拟合效果，同时又很好地控制过拟合。

 

实战项目6：

金融风控实战 

通过两个金融风控比赛案例：微额借贷和风控算法，全方位阐述数据清洗、特征处理（排序特征，离散特征，交叉特征，类别特征编码，交叉特征）、特征选择（SelectKBest,SelectFromModel,RFE，以及使用XGBOOST选择特征）、模型设计、模型调优等完整流程。

 

实战项目7：

Caffe&Tensorflow实战

这个部分，将获得激动人心的深度学习库Caffe与Tensorflow搭建网络进行训练的全技能。我们将通过一个景点的图像识别transfer learning，到图像检索，到风格转换，一步步带大家学习库的使用，真正做到使用深度学习库解决实际的图像场景。

 

实战项目8：

自然语言处理

针对工业界最大的一块应用场景：自然语言处理，设计了一个专题，我们将获取从文本数据抓取，到Spark/Pandas文本数据分析，到可视化，到多种文本特征抽取，到sklearn机器学习建模，到Spark机器学习建模，到利用深度学习建模的全部技能。

 

实战项目9：

分类与推荐实战

我们针对电商最常见的推荐系统，设计了这个专题，从音乐数据抓取，到数据分析可视化，到利用协同过滤、隐语义模型、用户序列建模、learning to rank等方式完成一个推荐系统。

 

实战项目10：

图像分类与检索

具体的图像分类与检索案例，在电商服装数据集上，进行分类与检索的实验。将获得图像数据预处理，Tensorflow建模与调优，基本图像检索与高级图像检索技能。

 

四、时间安排

2019年1月14日起正式上课，为期近3个月，具体课程安排请联系客服索取。（wechatid：cellerai，备注：“课程安排”）

 

 

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线下实战地址：北京、上海、深圳、广州、杭州、沈阳、济南、郑州、成都、武汉、西安、长沙。

 

五、就业信息

为保护学员隐私利益，特隐晦部分敏感信息，且限于篇幅，只节选往期最新的几位：

姓名	工作年限	就业公司	就业岗位	年薪
王*	传统IT转行	阿里巴巴	AI	70w
石*	web开发转岗	某金融公司	推荐算法	35w
于*	机械行业转行	某互金公司	算法	32w
王**	19硕士应届	某航天集团	算法开发	30w

 

六、学员访谈

想了解学员完整经验分享请添加客服。（wechatid：cellerai，备注：“访谈”）下方仅列出部分访谈部分内容。

 

 

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1. 陈*梦（本科转岗拿到年薪35万）：

学完集3不到一周，拿到了一家C轮的移动互联网公司年薪35万的offer，任职算法工程师。

 

2. 邱同学（集4毕业不到半个月，成功拿到45万年薪offer）：

“对于SVM和XGBoost这种常考的算法我几乎前前后后手推了超过10次，到后面几乎都能闭着眼睛在脑海里推导出来，而在面试的过程中也确确实实被问到了相关的问题，考察对于算法的理解。”

 

七、证书样本

从集训营第四期开始，将长期和阿里云天池联合认证集训营的优秀学员。另为考虑到学员和公司隐私，特马赛克部分信息。 

 

八、重中之总（福利）

 

磐创粉丝专享福利一：添加客服，表明“磐创粉丝”身份即可获赠500课程优惠券与《Python数据分析课程升级版》免费学习机会。

 

磐创粉丝专享福利二：添加客服，成功推荐一位朋友报名即可获得千元现金奖励等。

磐创粉丝专享福利三：添加客服，表明“磐创粉丝”身份并报名成功即可获赠两门精品辅助课程《机器学习工程师 第九期》、《深度学习第四期》。

 

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