<p style="text-align: justify;"><strong>學員背景</strong><br />Y同學<br /><strong>本科背景</strong><br /><a href="http://walkingbarcodes.com/achievement_1" target="_blank" rel="noopener"><span style="color: #1890ff;">深圳大學 </span></a>新能源科學與工程<br />GPA:86.2 雅思:6.5</p> <p style="text-align: justify;"><strong>錄?。?022秋季入學）</strong><br /><a href="http://walkingbarcodes.com/majr_62874" target="_blank" rel="noopener"><span style="text-decoration: underline; color: #1890ff;">香港理工大學 數(shù)據(jù)科學及分析</span></a></p> <p style="text-align: justify;">申請時間：2021.10.29</p> <p style="text-align: justify;">錄取時間：2022.01.14</p> <p style="text-align: justify;"><a href="http://walkingbarcodes.com/majr_1567" target="_blank" rel="noopener"><span style="text-decoration: underline;"><span style="color: #1890ff; text-decoration: underline;">香港大學 能源工程</span></span></a></p> <p style="text-align: justify;">申請時間：2021.10.29</p> <p style="text-align: justify;">錄取時間：2022.01.19</p> <p style="text-align: justify;"><a href="http://walkingbarcodes.com/majr_1799" target="_blank" rel="noopener"><span style="text-decoration: underline;"><span style="color: #1890ff; text-decoration: underline;">香港理工大學 工程商業(yè)管理</span></span></a></p> <p style="text-align: justify;">申請時間：2021.10.29</p> <p style="text-align: justify;">錄取時間：2022.01.20</p> <p style="text-align: justify;"><a href="http://walkingbarcodes.com/majr_61632" target="_blank" rel="noopener"><span style="text-decoration: underline; color: #1890ff;">布里斯托大學 工程數(shù)學</span></a></p> <p style="text-align: justify;">申請時間：2021.11.01</p> <p style="text-align: justify;">錄取時間：2021.12.08</p> <p style="text-align: justify;"><a href="http://walkingbarcodes.com/majr_61569" target="_blank" rel="noopener"><span style="text-decoration: underline; color: #1890ff;">南安普頓大學 數(shù)據(jù)與決策分析</span></a></p> <p style="text-align: justify;">申請時間：2021.11.02</p> <p style="text-align: justify;">錄取時間：2021.12.12</p> <p style="text-align: justify;"><strong>背提戰(zhàn)績</strong></p> <p style="text-align: justify;"><img style="width: 633px; height: 904px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/cover/1649211749166/1649211749166.png" width="633" height="904" /><img style="width: 591px; height: 769px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/cover/1649211749163/1649211749163.png" width="591" height="769" /></p> <p style="text-align: justify;"><img style="width: 609px; height: 880px;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/cover/1649211749154/1649211749154.png" width="609" height="880" /></p> <p style="text-align: justify;"><strong><span class="h1">01 背景介紹</span></strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">我的本科專業(yè)是新能源科學與工程，這是一個復合型專業(yè)，涉及熱學、化學、材料、機械等&ldquo;天坑&rdquo;學科，現(xiàn)實中很多就業(yè)崗位及薪資和互聯(lián)網(wǎng)/金融行業(yè)相比，會讓很多同學望而卻步，也讓我開始思考是否要在這個行業(yè)繼續(xù)發(fā)展下去，或是在研究生階段轉(zhuǎn)行學習一個就業(yè)熱門的高薪專業(yè)。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">近幾年，數(shù)據(jù)科學在北美申請和就業(yè)中非常熱門，國內(nèi)也愈發(fā)呈現(xiàn)這種趨勢，無論是在互聯(lián)網(wǎng)、金融行業(yè)，還是在教育、醫(yī)療、咨詢等公司，都興起大量相關的崗位，并且在未來好幾年內(nèi)都有大量的人才缺口，整體薪資也非常可觀。數(shù)據(jù)科學不同于傳統(tǒng)的計算機崗位，簡單來說，它的核心是對統(tǒng)計等數(shù)理知識的應用分析，并通過代碼對大量的數(shù)據(jù)進行建模，挖掘其中的規(guī)律及進行預測，最終形成決策建議用以輔佐商業(yè)計劃。所以，數(shù)據(jù)科學的入行門檻相對來說是低一些的，而且數(shù)據(jù)分析崗/數(shù)據(jù)科學家也不需要學習計算機網(wǎng)絡等傳統(tǒng)計科課程，很多學校也是接受理工科的同學跨申該專業(yè)的，所以我當時產(chǎn)生了研究生階段可以選擇去讀數(shù)據(jù)科學的想法。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">當時在了解留學機構(gòu)的時候知道了<a href="http://walkingbarcodes.com/" target="_blank" rel="noopener"><span style="text-decoration: underline;"><span style="color: #1890ff; text-decoration: underline;">指南者留學</span></span></a>，也了解到他們家的背景提升項目，專門為想要進一步提升自己軟實力或者像我一樣想要跨申的同學量身打造。出于后續(xù)申請數(shù)據(jù)科學專業(yè)的考慮，我希望通過這個背景提升的項目能夠?qū)W習并掌握Python編程基礎、數(shù)據(jù)分析的方法思維、常用的機器學習算法、完整實踐一個數(shù)據(jù)分析項目的經(jīng)歷，以此來補充我數(shù)據(jù)分析方面的軟實力。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">同時我也有咨詢過棕&times;&times;道留學機構(gòu)，但他們家動輒幾萬元的背提項目直接將我成功勸退。于是我報名了性價比更高的指南者的機器學習與數(shù)據(jù)分析背景提升訓練營，正式開始為跨申做準備。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong><span class="h1">02 項目介紹與收獲</span></strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">我參加的項目是《基于機器學習的火山小視頻商用廣告審核系統(tǒng)》，選擇這個項目是由于我對這個項目主題本身就非常有興趣。平時我就有留意到現(xiàn)在短視頻行業(yè)迅速發(fā)展，短視頻平臺都有龐大的視頻量，這種情況下，依靠人工審核去進行管理是不現(xiàn)實的，機器學習這一新興技術對于提升效率有著廣泛應用和巨大作用。我們這個項目，就是要通過機器學習算法，對爬取到的111,622條含有191個特征的短視頻廣告數(shù)據(jù)集進行建模、分析和預測，實現(xiàn)高精準率地判斷短視頻廣告是否為商用廣告，以更好地做出廣告篩選，提升用戶的使用體驗。這里面涉及到對數(shù)據(jù)集的清洗和可視化、特征工程、機器學習算法選擇、調(diào)參等的綜合應用。而這些，我都有在老師的引領下進行了學習。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">首先是快速掌握Python編程基本語法，學習各類數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型的使用及特點，再通過一些函數(shù)學習對字符串、數(shù)組等進行內(nèi)容修改、結(jié)構(gòu)變換等處理，這些基礎技能會對之后的練習及個人項目很重要，因為之后的練習中所要處理的數(shù)據(jù)就是幾萬條起步了。還有通過常用的NumPy, Pandas, Matplotlib等庫可以掌握對數(shù)據(jù)集的清洗和可視化、歸一化、標準化、離散化及One-hot編碼等常見數(shù)據(jù)預處理手段，很好地為機器學習分類問題打牢基礎，提升運算效率。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">有了基礎之后，就開始針對監(jiān)督機器學習展開。首先通過理論知識讓我對監(jiān)督回歸算法有了基本認知，以常見的梯度下降法為例講解算法的思路及流程，通過講解交叉驗證的原理讓我進一步理解監(jiān)督回歸算法在數(shù)學層面的原理，接下來繼續(xù)對監(jiān)督分類算法和Stacking集成算法進行學習，如決策樹、邏輯回歸、隨機森林、元學習器等概念及算法&hellip;&hellip;這些在理論層面理解起來對于零基礎初學的我還是稍有困難，課下我也查閱很多資料去加深理解，但每日的代碼練習可以讓我逐步理解算法的核心思想，也讓我知道了這些算法在不同場景下是如何選擇應用的。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">接下來，是圍繞機器學習調(diào)參、特征工程及無監(jiān)督學習進行。特征工程在機器學習當中有著非常重要的作用，數(shù)據(jù)和特征決定了機器學習的上限，而模型和算法只是逼近這個上限而已，好的特征工程才影響到了模型本質(zhì)的結(jié)果。老師詳細地介紹了人工調(diào)參、隨機網(wǎng)格搜索、貝葉斯搜索等方法，通過代碼練習也讓我更好地掌握了特征工程這一核心步驟。無監(jiān)督學習的部分主要涉及K-means聚類算法和PCA降維算法，通過具體步驟和方法(如elbow法、計算累計貢獻率)的講解，讓我進一步理解和運用無監(jiān)督算法去解決分類問題，也為之后的項目做準備。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">有了這些基礎，我能更好地去進行這個項目，當然，我也能明顯感覺到實戰(zhàn)項目和平時練習的差異。平日練習主要就針對課堂上所講的算法進行一個基本的應用，知道如何應用即可。但實戰(zhàn)項目則更多地考察你對整個機器學習項目全流程的思考和解決能力，這時候比起應用，思路可能會更加重要，因為平時的數(shù)據(jù)集每個特征都有標明其含義，容易理解，但項目的191個廣告特征會讓人一開始沒有頭緒。所以當時我又回顧了全部所學算法，梳理各算法的使用場景和使用意義，在特征無標注的情況下決定先用無監(jiān)督聚類算法篩選特征度較高的特征。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">平時練習的數(shù)據(jù)集：</p> <p style="text-align: justify;"><img style="width: 728px; height: 326px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1649211833321/1649211833321.png" width="728" height="326" /></p> <p style="text-align: justify;">實戰(zhàn)項目的數(shù)據(jù)集：</p> <p style="text-align: justify;"><img style="width: 728px; height: 284px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1649211847948/1649211847948.png" width="728" height="284" /></p> <p style="text-align: justify;">總之通過整個項目，不僅鞏固了我對于數(shù)據(jù)處理分析、建模訓練的技能，而且讓我對一個數(shù)據(jù)分析項目有了整體的把控，知道每一步的意義所在。學習期間，梅老師非常負責，會定期和我們語音溝通，了解遇到的困難，并幫助我們更好地解決和思考。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: center;"><span class="h6">部分練習代碼</span></p> <p style="text-align: justify;"><img style="width: 666px; height: 953px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1649211865835/1649211865835.png" width="666" height="953" /></p> <p style="text-align: center;"><span class="h6">項目報告節(jié)選</span></p> <p style="text-align: center;"><img style="width: 728px; height: 1029px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/cover/1649211893457/1649211893457.png" width="728" height="1029" /><img style="width: 728px; height: 1030px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/cover/1649211893464/1649211893464.png" width="728" height="1030" /><img style="width: 728px; height: 1030px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/cover/1649211893468/1649211893468.png" width="728" height="1030" /><img style="width: 728px; height: 1029px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/cover/1649211893460/1649211893460.png" width="728" height="1029" /></p> <p style="text-align: justify;"><strong><span class="h1">03 背景提升與申請</span></strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">作為一個跨申數(shù)據(jù)科學選手，在沒有太多相關基礎的情況下，參與這樣一個項目的學習與實戰(zhàn)，可以快速地累積編程基礎、數(shù)據(jù)分析基本技能和機器學習算法的基本理解和使用，獨立分析解決項目中的問題，這些都可以在CV和PS中進一步展現(xiàn)你的專業(yè)應用能力，同時這些技能也與很多DS項目的課程設置更加匹配，對于招生官來說會更加直觀有說服力，也就大大增加了跨申的成功率。</p> <p style="text-align: center;">&nbsp;</p> <p style="text-align: center;"><span class="h6">我的項目經(jīng)歷</span><span class="h6">在CV中的展示</span></p> <p style="text-align: justify;"><img style="width: 728px; height: 850px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1649211939537/1649211939537.png" width="728" height="850" /></p> <p style="text-align: justify;">大三下，我也為了跨申繼續(xù)做準備，特意修了校內(nèi)的《數(shù)學建模入門》、《Python數(shù)據(jù)分析與實戰(zhàn)》這兩門數(shù)據(jù)科學相關的課程，也練習了美賽建模，繼續(xù)鞏固所學的數(shù)據(jù)分析知識并豐富跨申經(jīng)歷。對于有跨申想法的同學，可以盡早做規(guī)劃，接觸相關課程、項目和競賽，提升背景，一切都是有可能的。</p> <hr /> <p style="text-align: justify;"><img style="width: 728px; height: 3524px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1649211961272/1649211961272.png" width="728" height="3524" /></p>