隨著大資料時代的到來，金融、通訊、網際網路等越來越多的行業需要資料科學方面的人才。在數聯尋英2016年釋出的《大資料人才報告》中表明，現階段我國大資料人才僅有 46 萬，在未來 3-5 年內大資料人才缺口將高達 150 萬。

缺口的逐漸增大，大資料人才的薪資也跟著水漲船高。據某權威招聘網站統計，目前資料探勘崗位的全國平均薪資高達21990/月，其中80%在10K以上，主要薪資集中在20k—50k以上。

在這樣的趨勢下，許多理工科同學都扎堆轉行資料行業，但如何在激烈的競爭中脫穎而出，是他們面臨的一大難題。

資料探勘涉獵領域範圍廣，包括資料庫、統計學等等。而機器學習是資料探勘的核心支撐技術。是否擁有機器學習專案經歷，能否展現出資料

以下是一位未明學院的學員完成的《基於影象的電影推薦演算法》專案，該專案可以完整地體現出學員在基礎開發、資料處理、機器學習及程式設計工具使用等各方面的能力。

資料處理能力：學會基本的資料抽樣和資料探索技巧，熟練運用python進行資料清洗，資料整合、資料變換和資料規約，保證取樣資料質量並劃分測試集和訓練集。

機器學習理論：在學習概率與統計的基礎上，掌握VC維、資訊理論、正則化、最優化等機器學習理論，瞭解有監督學習及無監督學習等基本機器學習模型。

基礎開發能力：掌握機器學習演算法工程師必備的開發技能，在專案中，將每個環節都反覆迭代優化除錯，能夠將複雜任務進行模組劃分，實現邏輯抽象複用。

程式設計能力：在專案實戰過程中，掌握python的基礎知識，並能熟練運用python搭建相應的機器學習框架。

至少一段機器學習的專案經歷，將會成為簡歷中巨大的亮點，使求職者的背景與資料探勘更加匹配，並幫助他們取得成功，我們往年的案例也在不斷印證著這樣的結論。

未明學院部分成功案例

01

南京大學 資訊管理與資訊系統

全職offer：阿里巴巴資料探勘崗

專案名稱：基於AI和機器學習構建信貸風險控制模型

合併高階機器學習演算法，對信貸風險進行更精確的估算。

使用Python進行資料提取、資料清洗和資料降維。

建造隨機森林，採用卡方自動互動檢測（CHAID）演算法分析每個變數，生成決策樹的二進位制變數。

將隨機樹輸出結果輸入邏輯迴歸，獲得各權因子的風險權值。

02

同濟大學 電子科學與技術

實習offer：今日頭條資料探勘崗

專案名稱：《某金融機構交易流水預測》

收集某金融機構2017年一月至七月的交易資料。

使用Python進行資料預處理，解決資料丟失、資料噪聲和資料異常等資料問題。

構建自迴歸積分滑動平均模型（ARIMA）、長短期記憶網路模型（LSTM）和射頻模型（RF），分析資料特徵，找出各模型的優缺點，算出預測值。

估測預測值的可靠性。

03

四川大學 電腦科學與技術

研究生錄取offer：香港科技大學 大資料科技

專案名稱：《基於機器學習構建的美國公民收入預測模型》    

篩選出非數值，利用模型計算並填入缺失值，進行資料預處理，進行字元型別特點的整數編碼。

建立隨機森林、決策樹、完全隨機決策樹和梯度提升決策樹（GBDT）四種模型，實現模型效果視覺化，使用網格搜尋對模型的超引數進行序列調整。

採用調整後的引數更新四個決策樹資料，採用堆疊整合學習方法將決策樹轉化為新模型，二次使用網格搜尋尋找新模型的最優超引數。

迴歸到測試裝置上模型的F1分數，輸出視覺化結果。

然而，機器學習起點高、難度大，在校生想要進行機器學習更是困難重重。其中最大的瓶頸在於，學校往往缺乏充足的資源與環境，沒辦法提供給學生有效且乾淨的資料。沒有資料，一切演算法將無從談起。學生想要掌握核心演算法也就舉步維艱了。

未明學院機器學習訓練營

未明學院致力於通過專案制教學的方式來教授學員機器學習&資料探勘技能。未明學院為每組學員設定了高含金量的行業熱點專案，讓同學們在學習機器學習&資料探勘的同時，獲得一個高含金量的專案經歷。

專案介紹

攜程APP酒店評論資料情感分析

線上下消費時,大家已經習慣了在美團、口碑、攜程等網站上檢視該商戶的評價，以確定自己是否在這家店進行消費。每一家商戶在這些APP上都有大量的評論資訊，有的是正面的評論資訊，有的是負面的評論資訊。一款智慧的APP能自動的對使用者的評價進行分類。

本專案使用攜程APP的酒店評價資料，結合自然語言處理技術和機器學習方法，建立自然語言情感分析模型。該模型能自動的對使用者評價的情感進行分析判別，判斷該評論是對商戶的正面評論還是負面評論。

你將收穫

01

高含金量的機器學習專案

未明學院的機器學習&資料探勘專案來自於企業界的真實熱點專案，學員們在專案的執行過程中，可以通過機器學習的演算法來建立模型，分析各個資料之間的關係，從而達到優化商業模式，提高運營效率的目的。

02

機器學習領域的核心競爭力

未明學院的機器學習&資料探勘訓練營培訓內容是基於企業招聘人才、海外院校招生標準精心設計的，機器學習所需的模型、策略、演算法、程式設計等專業知識和技能都能通過本次培訓獲得。

03

機器學習專案報告及結業證書

每個專案，我們都會協助學員完成相關的專案報告，並頒發相應的專案結業證書。

課程安排