课程简介
机器学习正在迅速改变全球各行各业，尤其是在亚洲，技术进步正以空前速度被广泛采纳。掌握数据并将其转化为可执行洞见的能力，正成为商务人士的重要技能。企业越来越需要能够构建机器学习模型的人才，以优化业务流程、提升决策质量并推动创新。在企业应对数字化转型复杂性的过程中，机器学习成为关键组成部分，能够在市场中提供竞争优势。
商业价值
对于人力资源管理者和业务领导者而言，投资机器学习培训具有显著的投资回报。组织可以建立内部能力来处理海量数据、识别模式并做出数据驱动的决策。这不仅提升运营效率，也能在公司内部培育创新文化。通过为员工配备机器学习技能，企业可减少对外部顾问的依赖、降低成本，并提升分析流程的质量与速度。由此，企业将实现更高绩效与可持续增长。
课程目标
- 理解机器学习的基本概念及其在商业中的应用。
- 熟练构建与部署机器学习模型。
- 学习处理海量数据并开展数据预处理。
- 通过实践练习与项目提升问题解决能力。
- 深入了解机器学习应用的伦理考量。
课程大纲
模块一：机器学习概论
本模块将讲解机器学习基础，包括其发展历史、类型及实际应用。学员将学习监督学习与无监督学习方法，并理解机器学习的完整流程。
模块二：数据预处理与探索
学员将学习处理缺失数据、进行特征缩放，并运用数据可视化技术更好地理解数据集。本模块强调数据清洗与准备在构建稳健模型中的重要性。
模块三：构建机器学习模型
本模块将深入讲解使用回归、决策树、聚类等常用算法构建机器学习模型。重点涵盖模型选择、训练与评估。
模块四：高级技术与模型部署
本模块将介绍先进的机器学习技术，包括集成方法与深度学习基础。学员还将学习在生产环境中部署模型及其后续维护。
教学方法
本课程采用互动式教学，将理论讲解与实践练习相结合。学员将通过实操项目、小组讨论与案例分析巩固所学。使用贴近行业的数据集，确保学员掌握可直接应用于岗位的技能。
适合人群
本课程面向从事数据分析、信息技术与业务战略相关的职业人士。对希望提升机器学习理解以驱动业务成果的数据分析师、软件工程师与业务经理尤为有益。
常见问题
本课程的先修要求是什么？
学员应具备基础的编程与统计知识。熟悉 Python 更佳，但并非必需。
课程如何开展？
课程将通过线上讲座、互动课堂与自学资料相结合的方式进行。
完成课程后是否会获得证书？
会的，学员将获得结课证书，并得到行业合作伙伴的认可。