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雷达卡
多人抱着一腔热血做研究，结果发现最痛苦的不是枯燥实验，而是在浩如烟海的资料中手忙脚乱。所以，掌握一个帮你打杂的工具太重要了。只有这样，你才能把精力集中在科研本身。
近几年Python流行起来，也正是因为它在资料收集、数据分析方面实在强势。
只需要几行简短的代码，它就可以：
● 网络爬虫，一键爬取全网公开资料
● 对实验结果进行数据分析，让观点更科学严谨
● 批量处理上百个Excel、Word、PDF文件
● 生成可视化图表，成果展示更专业
……
每一个功能都非常适合科研人。
如果今天是你第一次了解Python，那么该有点危机感了……
机器学习擅长解决可结构化数据的分类预测问题，如房价预测、患病预测等；而深度学习更侧重非结构化数据的部分问题，如图片分类、文本分类等。
据统计，五大经济学英文顶尖期刊中涉及机器学习方法的文章数量在2014年之后以每年74.7％的速度递增，2017年的数量达到16篇；中文经济学权威期刊中涉及机器学习方法的论文在2014-2017年也翻了5倍。
每上一个台阶，需要的努力方向都是不同的，每上一个台阶，身边的同行者也会越来越少，暑期Python机器学习进阶远程班，北邮陈远祥老师亲授，同时给你一批志同道合的一起同行的人~
Python机器学习系列2-机器学习进阶
课程时间及培训方式：
8月12-15日（四天）@ 远程+录播
→ 授课与答疑均是课程主讲老师本人
→ 不同于其他Python课程，单独为学术研究打造的Python机器学习学术应用课程
→ 课后开通时间可以定制满足不同时间多次回放学习的需求
授课嘉宾简介
陈远祥老师，北京邮电大学副教授 。北京大学博士及博士后。
发表SCI/EI学术论文80余篇，其中第一或通讯作者论文40余篇，申请发明专利4项。主持国家自然科学基金面上项目，国家重点研发计划子课题，国家自然科学基金青年项目及博士后基金等多个国家级和省部级项目。
IEEE、OSA会员，Optics Express, IEEE Photonics Technology Letters，Photonics Journal，Applied Optics等多个SCI期刊审稿人。
课程目的：
通过案例实际讲授如何在学术领域应用，可以输出到论文/专利作为成果。
适用专业：
理工科
经济管理
课程内容：
一、 集成学习介绍与应用（8小时）
1. 集成学习的优势
2. 集成学习常用算法介绍：原理与实现
- 随机森林
- adaboost
- GBDT
- Xgboost
- Stacking
3. 集成学习算法的学术应用
二、 高级特征工程处理技术（8小时）
1. 特征工程的重要性
2. 常用特征工程处理技术：
- 特征选择
- 特征构造
- 特征转换
- 特征学习
3. 特征工程的在学术研究中的应用
三、 神经网络与深度学习（8小时）
1. 神经网络的引入，为什么需要深度学习？
2. 深度学习常用模型介绍与应用：
- 卷积神经网络与图像处理
- 循环神经网络与文本分析
- 多模态网络与应用
3. 深度学习在学术研究中的应用：
- 股票市场预测
- 信用风险评估
- 资产定价
课程费用
4天远程班+录播回放+全套资料＋主讲老师答疑：4200元
提供电子版发票及开课通知，结业证书
报名流程
1， 点击“http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1851”，在线提交报名信息；
2， 经管之家论坛账号登录，订单支付（支持支付宝，微信，银联）；
3， 确认发票信息，2个工作日开具发送至邮箱；
4， 开课前一周拉群发资料；
5， 开课前一天远程测试。
报名咨询：
尹老师
电话：13321178792
QQ：42884447
WeChat：JGxueshu
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