廣州領(lǐng)思國(guó)際教育開(kāi)設(shè)的Kaggle國(guó)際競(jìng)賽培訓(xùn)班通過(guò)模擬Kaggle真實(shí)競(jìng)賽場(chǎng)景，引導(dǎo)學(xué)生參與實(shí)際項(xiàng)目訓(xùn)練，培養(yǎng)學(xué)生從數(shù)據(jù)中挖掘價(jià)值、解決實(shí)際問(wèn)題的能力，助力學(xué)生在Kaggle競(jìng)賽中取得良好成績(jī)，積累高質(zhì)量的競(jìng)賽經(jīng)歷，為未來(lái)申請(qǐng)數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能等相關(guān)專(zhuān)業(yè)深造或求職增添優(yōu)勢(shì)，提升個(gè)人學(xué)術(shù)與職業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。
廣州領(lǐng)思國(guó)際教育Kaggle國(guó)際競(jìng)賽培訓(xùn)班，是聚焦全球數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽平臺(tái)Kaggle打造的專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)課程。Kaggle匯聚了全球海量數(shù)據(jù)科學(xué)愛(ài)好者與專(zhuān)業(yè)人士，競(jìng)賽項(xiàng)目涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化等多個(gè)領(lǐng)域，其競(jìng)賽成果在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界均具有極高的認(rèn)可度。本課程依托領(lǐng)思國(guó)際教育在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的教學(xué)積淀，整合優(yōu)質(zhì)師資與實(shí)戰(zhàn)資源，構(gòu)建科學(xué)的培訓(xùn)體系，幫助學(xué)生掌握Kaggle競(jìng)賽核心技能，提升在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的實(shí)戰(zhàn)能力與競(jìng)爭(zhēng)力，助力學(xué)生在Kaggle競(jìng)賽中脫穎而出。
招生對(duì)象：本課程面向?qū)?shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域感興趣的初高中及大學(xué)低年級(jí)學(xué)生；希望提升競(jìng)賽實(shí)戰(zhàn)能力的學(xué)生，只要對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)充滿(mǎn)探索欲，想要在Kaggle平臺(tái)上挑戰(zhàn)自我、積累實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，都可報(bào)名參加。
授課形式：一對(duì)一授課、小班教學(xué)
課程目的：引導(dǎo)學(xué)生形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的思維方式，學(xué)會(huì)運(yùn)用邏輯分析、創(chuàng)新思考解決復(fù)雜問(wèn)題，提升在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的自主學(xué)習(xí)與研究能力。
課程內(nèi)容：
基礎(chǔ)技能夯實(shí)：涵蓋Python編程基礎(chǔ)（數(shù)據(jù)處理庫(kù)如Pandas、NumPy，可視化庫(kù)如Matplotlib、Seaborn）、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論（常見(jiàn)算法原理與適用場(chǎng)景）、數(shù)據(jù)預(yù)處理方法（缺失值處理、異常值檢測(cè)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等），為競(jìng)賽實(shí)戰(zhàn)奠定基礎(chǔ)。
核心競(jìng)賽模塊：深入講解特征工程（特征提取、特征選擇、特征轉(zhuǎn)換）、模型構(gòu)建與優(yōu)化（超參數(shù)調(diào)優(yōu)、集成學(xué)習(xí)策略）、競(jìng)賽常用工具與平臺(tái)操作（Kaggle平臺(tái)使用、版本控制、代碼復(fù)現(xiàn)），針對(duì)性提升競(jìng)賽核心能力。
實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目訓(xùn)練：選取Kaggle經(jīng)典競(jìng)賽案例（如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、圖像識(shí)別、文本分析等不同類(lèi)型項(xiàng)目）進(jìn)行拆解與實(shí)戰(zhàn)演練，學(xué)生將分組完成模擬競(jìng)賽任務(wù)，體驗(yàn)從數(shù)據(jù)獲取到模型提交的完整流程，并接受教師針對(duì)性指導(dǎo)。
競(jìng)賽策略與經(jīng)驗(yàn)分享：邀請(qǐng)?jiān)贙aggle競(jìng)賽中取得優(yōu)異成績(jī)的導(dǎo)師分享實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，講解競(jìng)賽選題技巧、團(tuán)隊(duì)協(xié)作方法、時(shí)間管理策略以及論文與成果展示要點(diǎn)，幫助學(xué)生規(guī)避常見(jiàn)誤區(qū)，提升競(jìng)賽效率。
實(shí)戰(zhàn)派師資團(tuán)隊(duì)：授課教師均為具有豐富Kaggle競(jìng)賽經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域?qū)＜?，部分?dǎo)師曾在Kaggle競(jìng)賽中獲得Top級(jí)成績(jī)，熟悉競(jìng)賽規(guī)則與得分技巧，能結(jié)合實(shí)戰(zhàn)案例傳授實(shí)用知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)。
項(xiàng)目式教學(xué)模式：摒棄傳統(tǒng)理論灌輸，采用“理論+實(shí)戰(zhàn)”的項(xiàng)目式教學(xué)，以真實(shí)Kaggle競(jìng)賽項(xiàng)目為載體，讓學(xué)生在動(dòng)手實(shí)踐中掌握技能，確保所學(xué)知識(shí)能直接應(yīng)用于競(jìng)賽場(chǎng)景。
海量資源支持：提供Kaggle競(jìng)賽歷年真題、高分方案解析、常用數(shù)據(jù)集、工具包與學(xué)習(xí)資料等海量資源，搭建專(zhuān)屬學(xué)習(xí)平臺(tái)，方便學(xué)生課后自主練習(xí)、查閱資料與交流討論。
競(jìng)賽跟蹤與支持：課程期間將組織學(xué)生組隊(duì)參與真實(shí)Kaggle競(jìng)賽，教師全程跟蹤指導(dǎo)，從選題、方案設(shè)計(jì)到模型優(yōu)化提供全流程支持，幫助學(xué)生將所學(xué)轉(zhuǎn)化為競(jìng)賽成果。
