实际工作中，一些工程师并不需要接触算法原理，只要合理应用那些已被封装好的常用算法，就能很好地完成业务需求。
然而，当有机会面试进大厂或晋升，不会算法的工程师就会很吃亏，很多人常惨失机会，很是可惜。
为什么呢？
一方面，大厂产品服务大多偏底层，需要解决还未被完美解决的问题，而这需要更多算法功底支撑才能胜任。所以，算法就成了大厂面试考核重点。
另一方面，算法有助于工程师很好地使用类库，选择最优方式存储业务数据、更好的评估代码性能和资源消耗，出现问题也能很快定位等。因此，算法已成为高级工程师标配。
而有一定 Python 基础并对数据分析、挖掘感兴趣的人，如果想从事算法工作，或深耕数据领域，或是想晋升、转行大数据，学习掌握算法很有必要。
但大多情况下，学习算法会很复杂，需要花大量时间精力才能理解。其中，逻辑回归算法作为大厂面试必考点，看似简单，容易掌握，但很多人被问到细节时很容易卡住，也因此会失去好的工作机会。
别急，这里有份由 廖雪峰大佬 监审的《数据挖掘之案例实战-逻辑回归算法实现客户逾期还款预测系统》视频资料，基于金融行业实际案例，能帮大家搞清楚“如何对实际业务进行数据处理？如何使用独热编码、标签？如何用逻辑回归算法建立模型，并进行预测判断？”等高频问题。
通过学习，你能够提升这些能力：
1. 扩展学习思路，提升产品数据敏感度、融合工程与代码等能力
2. 掌握高级编码流程、特征工程处理等成为团队核心人员的技能
3. 了解大厂中是如何应用算法技术
4. 通过学习机器学习算法，提升自己的代码水平
主要知识要点：
1. 数据预处理
2. 进行模型训练的过程
3. 建立混淆矩阵
4. 自定义权重后使用逻辑回归算法
学完能获得哪些技能：
1. 掌握特征清洗和格式转换
2. 掌握 OneHotEncoder 独热编码和 LabelEncoder 标签的场景
3. 掌握样本不均衡处理的权重调整
4.10年老兵教你掌握模型训练全过程
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