课程简介
在技术迅速发展的时代背景下，机器学习已成为关键技能。尤其在亚洲，科技行业蓬勃发展。随着大数据、人工智能与自动化的兴起，利用机器学习赋能数据科学的能力已变得不可或缺。本课程旨在帮助专业人士掌握使用 Python 驾驭机器学习的核心技能。Python 以其简洁和多功能而闻名。
商业价值
对于 HR 专业人士和管理者而言，为团队投资机器学习培训可带来显著回报。通过提升员工的数据分析能力，组织能够从数据中挖掘新洞察、优化流程并推动创新。这将转化为更优的决策、更高的效率以及市场竞争优势。此外，具备机器学习能力的专业人士还能助力新产品与新服务的开发，开辟新的收入来源。
课程目标
- 理解机器学习的基本原理及其在数据科学中的应用。
- 学习使用 NumPy、Pandas、Scikit-learn 等 Python 库进行数据分析。
- 培养高效进行数据预处理与可视化的技能。
- 掌握多种机器学习算法与技术。
- 实现机器学习模型并评估其性能。
- 将机器学习技能应用于真实世界的数据科学问题。
课程大纲
模块 1：机器学习导论
本模块介绍机器学习基础，包括其发展历程、关键概念概览及其在现代数据科学中的作用。学员将了解不同类型的机器学习，如有监督学习与无监督学习。
模块 2：面向数据科学的 Python
本模块将介绍 Python 编程及其数据分析常用库。重点涵盖用于数值计算的 NumPy、用于数据处理的 Pandas，以及用于数据可视化的 Matplotlib。
模块 3：数据预处理与可视化
本模块强调数据清洗与预处理的重要性。学员将学习处理缺失数据、特征缩放与数据转换等技术。此外，还将探索多种数据可视化工具，以高效呈现数据洞察。
模块 4：机器学习算法
学员将深入学习不同的机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树与聚类技术。本模块提供使用 Python 实现这些算法的实践练习。
模块 5：模型评估与优化
本模块将讲解使用准确率、精确率、召回率和 F1 值等指标评估机器学习模型。学员还将学习模型优化技术，如超参数调优与交叉验证。
教学方法
本课程采用互动式教学方法，结合理论讲解、实践练习与真实案例研究。学员将参与模拟真实数据科学挑战的项目，深化对机器学习应用的理解。
适合人群
本课程适合数据分析师、IT 专业人士、软件开发人员及希望拓展数据科学与机器学习技能的人员。同样适用于希望了解机器学习在组织中潜力的经理与领导者。
常见问题
本课程有哪些先修要求？ 学员应具备基本的编程概念与统计学知识。有 Python 经验更佳，但并非必须。
课程持续多长时间？ 课程为期四周，每周安排两次课程。
完成课程后是否会获得证书？ 会。学员完成课程后将获得结业证书，可为您的职业履历增色。