CS学员分享| R语言小白,如何用7周斩获名校导师推荐信

Posted 小马学长

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了CS学员分享| R语言小白,如何用7周斩获名校导师推荐信相关的知识,希望对你有一定的参考价值。



本期课后分享

本期分享来自【CS机器学习营】的Sean同学。一个CS的门外汉,7周时间学会了随机森林和XGboost这样的高级回归方法。虽然来自双非院校,但最终完成了一份高质量的论文,并获得QS排名Top 11南洋理工大学教授的推荐信。他是怎么做到的?



 分享学员 

Sean

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01


输入+输出=高效学习



如果说九周前我还是一个CS学习的门外汉,那么这将近2个月的学习经历,已经将我领进了门。

 

参加CS的整个过程都很顺畅,一步一步跟着完成下来每一步都不简单,但一直都在前进,难度有一些挑战但绝不是无法达成的任务。从前导课/预习资料——到前三周的基础知识输入——到后三周的1对1辅导——到成果展示——最后老师还尽职尽责的帮我们修改论文。


整个过程像是跟着导师在做课题研究一样。自己也没想到自己可以坚持下来,拿到成果的那一刻还是很有满足感的。

 

回想自己一开始,对于Machine Learning 和 R语言是完全一头雾水,连课前作业都完成的很艰难,甚至连最简单的设置工作目录都要自己琢磨好久,历经反复报错后才能成功。但在前三次的知识课程中,老师详尽的讲解了从R语言的基本操作,到随机森林和XGboost这样的高级回归方法,还为我们介绍了相关的统计学知识和机器学习的内容。


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*Sean同学作品


每次课后会给我们留一些与课程内容相关的练习题,以便用一周的时间对所学内容进行复习和巩固。当然,这几次的作业完成起来就没第一次那么困难啦。大部分内容通过老师课上的内容就可以轻易解决,一些拓展题也可以在自己的思考下解决。



02


感谢导师的倾听和耐心


在三周的基础知识学习之后,就到了我们自己进行创作的时候了。我们自己要运用自己课上所学,从网上爬取或下载相应的数据,分析感兴趣的社会或经济现象。老师会仔细倾听我们的想法,并给出该想法的可行性建议,老师还会和我们分享他想到的新点子。我们各自的五花八门的选题就这样在每人20分钟的头脑风暴中被敲定了。


最后的三周,是将我们所学内容实践、产出并做相应报告展示的时间。这个过程同样不轻松,因为来自网上的自己获取的数据并不像老师课后发给我们的练习的数据集那样干净,一些缺失值和其他大大小小的问题使我在数据读取及初步处理时就遇到了不少问题,但这也是真实工作中的常态吧,不是所有数据都会被处理好等着我们去取用。




导师寄语:

在本次训练营中,你可以设置网络爬虫来抓取网络数据,如何将最经典的机器学习模型运用到实战,你可以根据自己的研究兴趣进行选题,完成一份高质量的英文报告。我会全程进行指导,在你完成训练营之后,我可以根据你的表现给你提供一份支持网申的推荐信。

——Allen



这里很感谢老师的耐心,一直很及时的回复我们的邮件,哪怕是非常小的问题也一直耐心的解答。


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最后的三次课,也与前面的知识课程有很大形式的不同。从老师讲课变为了我们来讲,老师在听。我们讲述着这周我们工作的进度,遇到的困难,以及一些新的想法;老师在仔细倾听后,会给我们问题的解决方案,还有新想法的完成难度。



03


机会总是留给有准备的人


在经历了以上种种之后,我们迎来了最终展示。老师会在我们汇报完成后给每个人的成果相应的点评与建议。根据这些建议,我们再将幻灯片里的口头展示转变为论文输出。

 

最后,很荣幸也很意外我可以成为本次班级的优秀成员之一,同时我也很庆幸自己参加了这次的学习,使自己的寒假时间没有虚度。一直以来,我都很喜欢这样一句话,并以这句话要求自己------“当机会来临的时候,你已经准备好了“。


高考失利,我就读于一个没什么名气的双非院校,但我很清楚自己向往的是什么,并一直以来在为之不懈的努力。这短短的七周,无疑为我的未来打开了一扇门,但至于门外的世界将会是什么样子,还需要以后属于我的探索。


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通过自己的好学,不满足于停留在舒适圈的探索精神,再加上遇见了负责任的老师,和高效的学习方法,Sean同学掌握了一项新的技能,并获得了名校导师的推荐信。相信Sean同未来一定能收获心仪的研究生offer!


Sean同学参加的【CS机器学习训练营】是针对在校大学生,特别是想申请研究生的学生缺乏参加科研项目的机会而特别打造。参加项目的同学可以收获可用于网申的名校导师推荐,产出表在期刊杂志上的学术论文,并学习行业前沿技能!



现在【CS机器学习训练营】10月班正在热招!适合想申请金融工程,商业分析,统计,经济,计算机科学,数据分析,风险管理等研究生专业或对相关专业感兴趣的同学。适合想从事金融,数据分析,大数据,统计学,互联网领域工作,需要积累实战经验的职场人士。


7周时间,参加科研项目+学习R语言+发表论文+收获推荐信




小马学长”为高顿教育集团旗下品牌。磨剑十年,携手全球数百位金融财经行业资深导师、金融财经机构及世界高等学府,打造适合大学生和年轻职场人士的商科实训项目,助力敢梦敢想、敢做敢闯的“小马”们的求职及升学之路



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