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Data Scientist是怎样做Outlier Detection的？
数据应用学院(Data Application Lab)专注于数据科学，人工智能和大数据的职业教育, 每年向全球各地，包括硅谷和华尔街的知名企业输送数百 Data Scientists, 更有大量的 Data Analysts，Business Analysts，Machine Learning Engineers，Software Engineers 以及 Data Engineers。多年的钻研积累和专一打造了独一无二教学方法和求职经验。被多家北美英文科技媒体列为 Top 10 North American Data Bootcamp。学员遍布美国加拿大，还有来自欧洲, 澳洲和亚太等地的慕名者报名参加。
在数据分析中，Outlier Detection通常被理解为与其他观察结果显著不同的数据点。它适用于数量众多且种类繁多的领域，如欺诈监测、信息监测、身份盗窃预防等，是机器学习的一个重要子领域。检查和处理异常值是数据预处理的一部分，因为它们会对机器学习算法的数据分析和训练过程产生影响，从而导致准确性变化。那么数据科学家是如何检查和处理异常呢？
6月18日，我们将邀请到资深数据科学家，带你了解什么是异常检测和如何检测和处理异常值。
【1 hour 极速补课，你能收获什么样的干货？】
-什么是Outlier Detection
-Outlier Detection的常见方法？
-常见工具以及案例
-Outlier Detection在数据科学领域应用场景
2022年6月18日 “数据科学家求职训练营” 开营啦！https://www.dataapplab.com/ds/
数据应用学院 — 北美留学生求职的最佳路径 www.dataapplab.com
