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•实用的，动手的经验：与真实数据集一起从事动手项目，使您可以练习并完善自己在开发，部署和评估机器学习模型方面的技能。您将使用流行的工具和图书馆，例如Scikit-Learn，Tensorflow和Keras，以获得实践经验。•需求技巧：掌握机器学习技术在当今的就业市场中受到了极大的追捧。您是否打算从事医疗保健，金融，技术或其他部门的工作，这些技能对于数据科学家，机器学习工程师和AI专家等角色至关重要。•解决问题的专业知识：开发一种结构化方法来使用数据识别和解决问题。本课程增强了您进行批判性和分析性思考的能力，这些技能对于应对现实世界中的挑战至关重要。•数据驱动的决策：学习如何收集，清洁和分析数据以支持您的决策。通过基于可靠数据的决定，您可以确保更可靠和有效的结果。•协作学习环境：参与模拟现实情况的小组项目和互动讨论。与同行的合作将为您准备在专业环境中的团队合作和沟通准备。一般课程学习目标第1部分：机器学习基础
FIS 338：《电影观众的未来指南》
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