實際工作中，一些工程師並不需要接觸算法原理，只要合理應用那些已被封裝好的常用算法，就能很好地完成業務需求。
然而，當有機會面試進大廠或晉升，不會算法的工程師就會很吃虧，很多人常慘失機會，很是可惜。
爲什麼呢？
一方面，大廠產品服務大多偏底層，需要解決還未被完美解決的問題，而這需要更多算法功底支撐才能勝任。所以，算法就成了大廠面試考覈重點。
另一方面，算法有助於工程師很好地使用類庫，選擇最優方式存儲業務數據、更好的評估代碼性能和資源消耗，出現問題也能很快定位等。因此，算法已成爲高級工程師標配。
而有一定 Python 基礎並對數據分析、挖掘感興趣的人，如果想從事算法工作，或深耕數據領域，或是想晉升、轉行大數據，學習掌握算法很有必要。
但大多情況下，學習算法會很複雜，需要花大量時間精力才能理解。其中，邏輯迴歸算法作爲大廠面試必考點，看似簡單，容易掌握，但很多人被問到細節時很容易卡住，也因此會失去好的工作機會。
別急，這裏有份由 廖雪峯大佬 監審的《數據挖掘之案例實戰-邏輯迴歸算法實現客戶逾期還款預測系統》視頻資料，基於金融行業實際案例，能幫大家搞清楚“如何對實際業務進行數據處理？如何使用獨熱編碼、標籤？如何用邏輯迴歸算法建立模型，並進行預測判斷？”等高頻問題。
通過學習，你能夠提升這些能力：
1. 擴展學習思路，提升產品數據敏感度、融合工程與代碼等能力
2. 掌握高級編碼流程、特徵工程處理等成爲團隊核心人員的技能
3. 瞭解大廠中是如何應用算法技術
4. 通過學習機器學習算法，提升自己的代碼水平
主要知識要點：
1. 數據預處理
2. 進行模型訓練的過程
3. 建立混淆矩陣
4. 自定義權重後使用邏輯迴歸算法
學完能獲得哪些技能：
1. 掌握特徵清洗和格式轉換
2. 掌握 OneHotEncoder 獨熱編碼和 LabelEncoder 標籤的場景
3. 掌握樣本不均衡處理的權重調整
4.10年老兵教你掌握模型訓練全過程
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