1樓：大衛的小屋
作為曾經的資料競賽圈老司機，給大家分享過乙份資料科學競賽的究極進化秘笈。我想這篇文章可以手把手地教你如何學習機器學習與資料探勘的相關知識，如何做資料分析，如何做特徵工程，如何訓練模型，如何調參，如何斬獲比賽獎項。如果你想從0到1地上手國內外的資料科學競賽如Kaggle競賽、天池大資料競賽等，一定要認真仔細地讀一讀這篇文章。
資料科學競賽：你從未見過的究極進化秘笈
2樓：武俠超人
1. 熟悉python裡的numpy,pandas和matplotlib三大神器，做前期的資料分析和預處理，包括特徵工程部分
2. 熟悉sklearn，裡面有不少機器學習的東西3. 熟悉Keras，tensorflow等深度學習框架，有時候dl效果更好
4. 看之前比賽冠軍的分享，或者看一些好的kernels5. 劃分好訓練集和驗證集
6. 了解調參trick
7. 整個過程無非就是理解題意，做好資料分析，資料預處理，然後最重點是搞好特徵工程，然後xgboost,lightgbm,gbdt,fm,dl等等演算法跑加調參，最後bagging和stacking整合
想自學 Ps，怎麼著手
可可 推薦你去B站搜敬偉PS教程講的非常詳細和基礎我就是這麼自學會的 另外多學案例，案例做多了就熟能生巧了 但還是先把基礎篇看完再做案例哈 比爾 入門還是比較簡單的！首先你可以在網上找一些基礎教程！然後就找自己比較感興趣的方面做，不會的話一般找度娘就能懂！這樣會比較快點！ 小青年兒 先上圖這幾張圖是...
大一怎麼著手考研？
面碼 好傢伙現在就要開始準備考研，那你的戰線是三年這可真夠猛的。要是考研還想考本專業的，建議把英語學好，把你本專業的基礎課學的扎扎實實，考研的專業課可以不用那麼吃力。 杉予躍 學校有保研的機會就盡量爭取保研呀，如果本科學校能保的學校中沒有自己想去的，再去想考研。大一不用太著急吧，戰線拉太長也不好，倒...
大二生怎麼著手準備找實習？
僧僧 大二已經對專業知識和未來工作方向有了初步的了解，那麼，可以著手開始準備簡歷和找實習了。實習最重要的就是對自我能力的提公升與職業目標的規劃，當你在實習中得到了這兩樣，那麼，你的這段實習經歷就已經帶給了你它的最大價值。這個時候不能急，要有條不紊的找實習。1 先確定工作方向，再確定要做什麼實習。實習...