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　　学习 Python数据结构、流程控制、环境搭建、数据读取与输出等基础知识。

　　学习数据的合并、分组和聚合，如何处理缺失值、异常值，进行数据归一化和标准化，确保数据质量。

　　深入理解监督学习和无监督学习，学习常用的机器学习算法，如逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、XGBoost 等（包含模型构建，训练，调优及简单评估）。

　　探索深度学习的基本概念和原理，学习如何使用 TensorFlow 或 PyTorch 构建和训练神经网络。

　　了解生存分析的概念和应用，学习如何使用 lifelines 库进行生存数据分析。

　　学会使用误差棒、DCA 曲线、校准曲线等工具评估模型性能，掌握 SHAP 图等可解释性技术。

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　　授课时间，2025年02月07日晚20：00第一次直播课；以后每周三、周六晚20:00进行授课和实操答疑，根据情况调整上课具体时间和频次，预计4-6周完成课程教学；

　　授课方式：线上直播+视频回放+预约答疑+社群讨论+远程一对一解决代码问题；部分理论及代码基础课程为全网公开课；

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