當商業決策越來越依賴資料洞察，當演算法效率成為技術突圍的關鍵，最佳化建模能力正成為資料科學領域的通用語言。
從提升廣告投放ROI的精準策略，到降低庫存成本的智慧規劃，再到突破機器學習模型效能瓶頸的調優技巧，高效的最佳化策略始終是破解複雜業務問題的核心引擎。
然而，掌握這一核心能力並非易事：
需要兼顧理論深度與工程實踐，既要理解線性規劃、梯度下降等基礎原理，又要能在真實場景中設計約束條件、選擇適配工具、驗證模型效果。
西遊
【資料模型最佳化（Optimization）專案】
課程，正是針對這一能力缺口打造的系統化成長方案。課程立足
資料科學+商業實踐
的交叉維度，透過
理論築基—工具實操—專案實戰
的層層遞進，幫助學員建立從問題定義到模型部署的全流程思維，真正掌握用資料最佳化決策的破局之道。
課程亮點
✅ 三階段遞進式學習
從線性規劃、整數規劃等基礎理論，到機器學習調優、供應鏈最佳化等高階應用，最終透過真實專案實戰
（如庫存管理、營銷預算分配）
，
實現從知識輸入到能力輸出的完整閉環
。
✅ 主流工具全覆蓋
系統掌握PuLP、SciPy、CVXPY、Gurobi等最佳化工具，及Scikit-learn、NetworkX等資料科學庫，無縫對接工業級建模需求。
✅ 真實場景實戰
基於Kaggle、Zenodo等平臺真實資料集（如醫藥供應鏈最佳化、社交媒體廣告效果分析），分組完成從資料預處理、目標定義到模型部署的全流程專案，積累可複用的高質量作品集。
✅ 行業導師親授
由現任知名AI公司高階資料科學家、健康資訊學博士L導師領銜，結合醫藥、網際網路等多領域實戰經驗，傳授前沿最佳化策略與職場實用技巧。
課程價值
技能硬核化
掌握線性規劃、梯度下降、動態規劃等核心最佳化方法，滿足資料科學、商業分析、人工智慧等崗位對建模-調優-落地的全棧能力要求。
專案經驗增值
透過實戰專案深度理解庫存最佳化、推薦系統、物流路徑設計等業務場景，產出可寫入簡歷的
高質量專案成果
，提升申請/求職競爭力。
跨學科適配性
課程內容覆蓋數學、計算機科學、商業分析等交叉領域，適合資料科學、應用數學、統計學等專業學生拓展技能邊界，或非技術背景學生透過Python基礎入門，實現跨領域轉型。
課程目標
1
理解並應用線性規劃、非線性規劃、整數規劃等最佳化方法。
2
掌握主流最佳化工具：PuLP、SciPy.optimize、CVXPY、Gurobi、Scikit-learn、NetworkX。
3
提升資料建模，針對真實業務問題（如庫存最佳化、推薦系統、營銷預算分配等）構建完整的資料最佳化專案。
課程目標
本科大二、大三、大四，或研究生
適合希望提升建模能力、拓展資料專案經驗的學生
資料科學/人工智慧/計算機科學/應用數學/商業分析/統計學等相關專業學生
具備基礎程式設計能力（Python），對最佳化建模或資料類崗位感興趣的學生
課程時間和形式
📆
時間：
● 美東時間：2025年7月4日- 8月3日 9-10PM
● 北京時間：2025年7月5日-8月4日 9-10AM
💻形式：
Zoom線上直播，支援即時互動提問，課後提供案例資料。
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新增Amy老師
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