北京翰林教育開設(shè)的Kaggle競(jìng)賽VIP輔導(dǎo)班是根據(jù)Kaggle首頁開放的選題,教練會(huì)和學(xué)員商定選題,然后根據(jù)選題針對(duì)性地和學(xué)員探討思路以及方向,培訓(xùn)相關(guān)的知識(shí)點(diǎn)以及需要的技能,指導(dǎo)學(xué)員完成項(xiàng)目。

kaggle介紹：

是一個(gè)知名的數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽在線平臺(tái),由Anthony Goldbloom和Ben Hamner于2010年在墨爾本創(chuàng)立,后由google收購。Kaggle-開始以Data Mining起家,為了是可以快速的解決較棘手的問題。大部分的競(jìng)賽均由企業(yè)或研究者發(fā)布,將數(shù)據(jù),問題和期望指標(biāo)同步更新,以競(jìng)賽獎(jiǎng)勵(lì)的方式向征集解決方案。對(duì)問題發(fā)布者來說,他可以方便的篩選出較有成效的方案,而對(duì)參與者來說,不僅是考驗(yàn)自己能力,更是-場(chǎng)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

適合人群：

對(duì)于申請(qǐng)Data Science相關(guān)專業(yè)的同學(xué)來講,大數(shù)據(jù)的走紅使得Data Science的申請(qǐng)競(jìng)爭(zhēng)愈演愈烈,因此如何提升背景也是大家非常關(guān)心的問題。而Kaggle正好給大家提供了一個(gè)非常好的平臺(tái),在這里人人有參與項(xiàng)目的機(jī)會(huì),無論你的背景是什么,都可以通過選擇合適的項(xiàng)目來找到屬于自己的位置,利用自己的專業(yè)優(yōu)勢(shì),為整個(gè)team作出貢獻(xiàn),豐富簡(jiǎn)歷的同時(shí)也能學(xué)習(xí)-些干貨,為自己以后的學(xué)習(xí)打好基礎(chǔ)。而其在領(lǐng)域內(nèi)的知名度足以讓你在眾多申請(qǐng)者中脫穎而出,是申請(qǐng)利器Kaggle競(jìng)賽題目

部分題目展示:

1.Two Sigma:Using News to Predict Stock Movements(Use news analytics to predict stock price performance)

2.Jigsaw Unintended Bias in Toxicity Classification(Detect toxicity across a diverse range of conversations)

3.Santander Customer Transaction Prediction(Can you identify who will make a transaction?)

教學(xué)特色：

1.翰林主授120+競(jìng)賽，囊括9科，教研大綱將同--學(xué)科下競(jìng)賽的通識(shí)部分及特性部分做了明確區(qū)分。

2.結(jié)合主流課程(IB/AP/AL)知識(shí)體系及知識(shí)，根據(jù)賽事通用知識(shí)點(diǎn)開發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)化講義。100%覆蓋競(jìng)賽核心知識(shí)點(diǎn)。

3.結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)講義的每個(gè)知識(shí)版塊，配基有精準(zhǔn)的?？碱},按難度分級(jí)，直是擊每個(gè)知識(shí)點(diǎn)，做到及時(shí)消化查漏補(bǔ)缺

4.基于歷年真題整理的的階段測(cè)試題，精準(zhǔn)到每一科競(jìng)賽,用于檢驗(yàn)階段性學(xué)習(xí)進(jìn)度,較大程度模擬真實(shí)賽事