很多同学经常感到迷茫，对申请目标，甚至未来职业发展方向拿不定主意，不知道要如何选择。想提前通过实习来进行全方位的了解，但无奈实习门槛高、试错机会少，而项目实战，却是个高性价比的选择。
通过精心设计的项目，可以了解并体验到业界常规的作业模式和需要掌握的技能，真实的实践场景更能让你提前感知是否是自己的兴趣所在。这对你发现职业兴趣、提升相关技能、积累实操经历都非常有益。
数据科学专业，是利用科学方法、流程、算法和系统从数据中提取价值的跨学科领域。数据科学家综合利用一系列技能（包括统计学、计算机科学和业务知识）来分析从网络、智能手机、客户、传感器和其他来源收集的数据。
指南者的人工智能项目实战，就以机器学习方法为核心，引用热门项目实战，由指导老师带领学员，完成数据预处理、数据变换、特征工程、模型搭建与调参、模型评价、模型集成等，切实体验机器学习的实际应用。
我们一起来看看在《汇丰银行外币理财用户购买意愿预测》项目中，同学们都做了什么。
项目简介
银行外币理财产品，是由商业银行推出的表外业务的一种，它是银行理财的重要业务。此类产品都有一些投资条件，例如某行美元产品一般是5000元起点，有的产品达到1万或2万美元，追加部分一般是100美元递增，也有1000美元的。所以投资者的筛选显得尤为重要，以往大多都是根据业务员的经验判断，这种耗时耗力的模式在当前大数据时代是很容易被淘汰的，当前大多都是依靠人工智能技术来对用户进行评级划分再交以业务员联系，可以精准的定位到用户，缩短成交时间与成交成本。
我们将对汇丰银行以往的用户购买外汇理财产品的数据以及用户本身的信息来进行有效特征的筛选，并且通过用户自身信息与过往金融行为来搭建购买意愿预测系统，该系统可以通过数据来对用户的购买意愿进行判断，并且提供意愿排名，来更为精准的找到意愿强烈的客户提高产品的购买率。
优秀学员报告展示
该项目是一个含金量很高的机器学习应用项目，将机器学习应用到用户购买预测中，从最后展示的报告来看，可以看到Z同学对于python的熟练使用以及对于机器学习整体的应用流程都是很清晰的：
1、使用python编程熟练完成各种预处理工作，如：缺失值填补、类别特征独热编码处理、过采样解决样本不均衡问题等；
2、在特征工程方面的应用也是很不错的，可以使用PCA来完成特征提取并且对比多种维度的结果选取最优方案，还使用了包装法来进一步过滤无效特征得到建模数据；
3、在搭建模型的时候完成了逻辑回归、决策树、随机森林模型并且完成了各个模型的调优工作，还从模型精度和运行时间对比各个模型的优缺点选取最适合本次任务的预测模型；
4、整体来看，解决问题的思路十分的清晰，也有很强的代码实现能力，在报告中可以完整地将建模思路展示出来说明该同学对于机器学习的流程与应用是很熟悉的。
项目背书
学习过程（点击放大）
报名信息
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