亿级用户移动分析平台用户人口属性预测(人工智能真实案例)

课程目标:掌握用户数属性预测模型;理解真实AI项目实战,主要包括:算法架构设计,特征工程逻辑,模型上线等

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5分 共10课时,共1小时46分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

掌握用户数属性预测模型;理解真实AI项目实战,主要包括:算法架构设计,特征工程逻辑,模型上线等

适用人群

有Python基础与机器学习基础,但是缺乏项目实战的同学;想要了解互联网AI应用的同学;

课程简介

 钱兴会老师

楚门智能创始人,昆士兰理工大学数据科学硕士,前阿里高级研发工程师,Cloudera认证架构师、管理员,曾参与过多个百亿级别得大数据项目。


本项目中您将作为一个移动互联网数据分析公司的算法工程师,基于用户的移动应用行为数据、移动数据、移动类别数据、移动品牌数据,进行用户统计数据预测,包括年龄、性别等并构建移动用户画像。结合非常重要的可视化分析手段,帮助运营了解客户的特征,为后续的精准营销起到保障。


课程特色: 

    深入讲解移动互联网用户的手机应用行为建模,EDA过程:离散型数据处理,特征合并等;完整的数据可视化方案;完善的逻辑回归模型评价方案与调优:交叉验证、混淆矩阵等模型评价及GridSearchCV调参技术;全面覆盖逻辑回归模型线上部署、模型特征监控等原理等一体化处理流程;挖掘与可视化集成,更直观的展示了数据


预期目标: 

    掌握用户数属性预测模型;理解真实AI项目实战,主要包括:算法架构设计,特征工程逻辑,模型上线等,掌握课程内容可以独立进行企业AI项目的作业。


就业薪酬:

薪资.png

第一章第1章项目背景与数据集及算法架构介绍
3节11分钟
1-1项目背景介绍 [免费试看]
03:28
1-2数据集介绍 [免费试看]
05:30
1-3算法架构设计 [免费试看]
02:36
第二章人口属性预测项目EDA实践
4节1小时9分钟
2-1如何加载百万条海量数据
18:04
2-2使用百分比等方式进行缺失数据分析与处理的常见办法
02:58
2-3EDA核心-通过数据探索了解人口属性预测的数据集 [免费试看]
13:52
2-4重中之重-人口属性预测项目的特征工程 [免费试看]
34:25
第三章亿级用户APP用户年龄与性别预测项目建模与优化
1节20分钟
3-1使用逻辑回归建模与优化
20:20
第四章项目部署
1节3分钟
4-1互联网移动用户人口属性预测的模型保存与部署
03:14
第五章项目总结
1节2分钟
5-1项目总结
02:04
讲师介绍
Jack Qian
讲师评分3.2分
楚门智能创始人,昆士兰理工大学数据科学硕士,前阿里高级研发工程师,Cloudera认证讲师,Cloudera认证大数据管理员;多年大数据行业经验,原联想电商大数据平台负责人,主要科研方向为数据科学,在自然语言处理领域有资深的经验,参与过多个百亿级别得大数据项目,操作过真正得大数据集群。并拥有咨询、大数据产品设计、商务等多方面得资深经验。擅长Spark、Hadoop等平台架构,讲课风格幽默风趣、实战为主。
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