采用“基础理论—>结构化数据实战—>非结构化数据突破—>全球竞赛进阶”的四阶进击模型，带你从Kaggle平台规则与Python数据科学生态起步，深入XGBoost、LightGBM、CatBoost等梯度提升树模型，构建坚实的机器学习底座。课程核心聚焦于企业级数据挖掘全流程，涵盖特征工程、交叉验证、模型集成（Ensembling）与超参数调优。你将亲手实战泰坦尼克号生存预测、室内定位导航、欺诈检测与Shopee价格匹配等经典赛题，掌握从数据清洗、探索性分析到模型融合与代码提交的完整闭环。这不仅是算法的堆砌，更是对2026年企业级数据驱动决策、AI模型落地与全球技术竞技能力的深度重塑，助你从一名数据分析初学者蜕变为具备全球视野与实战经验的稀缺AI专家。
课程目录：
Kaggle竞赛
| kaggle-course-note-master.zip
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+—第1章 课程导学
| 1-1 课程导学：为什么要学习 Kaggle 竞赛知识？_免费更新+微信858045839].mp4
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+—第2章 学前基础知识
| 2-1 Kaggle竞赛介绍.mp4
| 2-1 学前必读知识_慕课网.pdf
| 2-10.jpg
| 2-2.mp4
| 2-3 Kaggle竞赛流程.mp4
| 2-4 Kaggle Notebooks使用_慕课网.pdf
| 2-5 XGBoost 、LightGBM和Catboost.mp4
| 2-6 数据划分与交叉验证.mp4
| 2-7 模型集成方法.mp4
| 2-8 比赛案例Titanic幸存乘客预测.mp4
| 2-9 本章小结.mp4
| 更新说明.txt
| 资料文档.zip
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+—第3章 结构化技能与案例分析
| 3-1 学前必读知识_慕课网.pdf
| 3-1 结构化技能之特征工程（上）_更新+微信[2].mp4
| 3-10.mp4
| 3-11.mp4
| 3-12.mp4
| 3-13 Indoor Location & Navigation赛题介绍.mp4
| 3-13.png
| 3-14 Indoor Location & Navigation动手实践.mp4
| 3-15 Indoor Location & Navigation优胜方案.mp4
| 3-16 Home Credit Default Risk赛题介绍.mp4
| 3-2 结构化技能之特征工程（下）_更新+微信[2].mp4
| 3-3 结构化技能之特征筛选_更新+微信[2].mp4
| 3-4 Instant Gratification赛题介绍_更新+微信[2].mp4
| 3-5 Instant Gratification赛题实践_更新+微信[2].mp4
| 3-6 Instant Gratification优胜方案_更新+微信[2].mp4
| 3-7 IEEE-CIS Fraud Detection优胜方案_更新+微信[2].mp4
| 3-8 本章小结_更新+微信[2].mp4
| 3-9.mp4
| 更新说明.txt
| 资料文档.zip
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+—第4章 文本技能与案例解析
| 4-1 学前必读知识_慕课网.pdf
| 4-10.jpg
| 4-2.mp4
| 4-3.mp4
| 4-4.mp4
| 4-5.mp4
| 4-6.mp4
| 4-7.mp4
| 4-8.mp4
| 4-9.mp4
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+—第5章 语音技能与案例解析
| 5-1 学前必读知识_慕课网.pdf
| 5-2.mp4
| 5-3.mp4
| 5-4.mp4
| 5-5.mp4
| 5-6.mp4
| 5-7.mp4
| 5-8.mp4
| 5-9.jpg
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+—第6章 视觉技能与案例解析
| 6-1.mp4
| 6-10.mp4
| 6-11.mp4
| 6-12 Shopee – Price Match Guarantee代码实践.mp4
| 6-13 Shopee – Price Match Guarantee优胜方案.mp4
| 6-14 章节知识点总结.mp4
| 6-2.mp4
| 6-3.mp4
| 6-4.mp4
| 6-5.mp4
| 6-6.mp4
| 6-7.mp4
| 6-8.mp4
| 6-9.mp4
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+—第7章 课程总结
| 7-1 竞赛参赛指南.mp4
| 7-2 竞赛简历撰写指导.mp4
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