课程简介
在当今快速演进的技术环境中，机器学习已成为亚洲各行业专业人士的关键技能，尤其在中国。掌握数据并提炼可执行洞见的能力日益不可或缺。随着企业迈向数据驱动的决策流程，对机器学习人才的需求持续攀升。以强大科技产业著称的中国为专业人士深化相关能力提供了沃土。通过系统掌握机器学习，个人能够为所在组织的创新与竞争优势作出重要贡献。
商业价值
对于人力资源经理和业务领导者，为员工投资机器学习培训可带来可观的投资回报。具备相关技能的员工能够实现流程自动化、提升生产力，并提供数据驱动的洞见，助力优化战略决策。重视机器学习培训的企业将更能适应市场变化、满足客户需求并推动增长。在竞争激烈的中国市场，善用机器学习可能成为推动企业领先于竞争对手的关键差异化因素。
课程目标
- 理解机器学习的基础原理及其应用。
- 培养数据分析与构建预测模型的能力。
- 熟练掌握主流机器学习工具与框架。
- 学习在真实场景中落地机器学习解决方案。
- 通过数据驱动的方法提升问题解决能力。
课程大纲
模块 1：机器学习概论
本模块将讲解机器学习的基本概念及其重要性。学员将了解机器学习的不同类型，包括监督学习、无监督学习和强化学习。本模块还将介绍机器学习在各行业的应用领域。
模块 2：数据预处理与探索
学员将学习数据预处理技术，如归一化、缺失值处理和数据变换。本模块还将重点讲解探索性数据分析，这对于理解与可视化数据模式至关重要。
模块 3：构建预测模型
本模块将深入讲解使用线性回归、决策树、支持向量机等算法构建预测模型。学员将学习评估模型表现并微调算法以提升准确率。
模块 4：高级机器学习技术
本模块将探讨神经网络与深度学习等高级技术，帮助学员胜任复杂数据任务。同时还将介绍 TensorFlow、PyTorch 等框架的使用。
模块 5：实施机器学习解决方案
最后一个模块聚焦于真实应用与机器学习模型的部署。学员将了解过拟合、模型可解释性等挑战，并掌握相应的应对策略。
教学方法
本课程采用互动式教学，结合理论讲授与实操练习。学员将参与动手项目、小组讨论与案例研讨，以巩固理解并将所学应用于实际场景。此方法确保理论与实践相结合的系统化学习体验。
适合人群
本课程适合希望提升机器学习能力的数据分析师、IT 专业人士、软件工程师及各层级管理者。同时适用于计算机科学与数据分析相关专业的毕业生与在校学生，以及希望将机器学习融入战略规划的业务人士。
常见问题
本课程有哪些先修要求？
学员应具备编程与统计学的基础知识。熟悉 Python 更佳，但并非必需。
课程如何开展？
课程采用线上与线下相结合的方式，兼顾灵活性与系统化学习体验。
完成课程后是否会获得认证？
会。学员将获得由 Ultimahub 颁发的认证，以认可其机器学习能力。