《数据科学家养成：从零入门机器学习》

从零入门机器学习，数据科学家的养成之路，这可能是你见过的较好玩最通俗易懂的机器学习课程！

过往当中，我们总是担心学习大数据既要掌握复杂的数学知识，也是熟悉编程技术。但本次课程将颠覆你以往的概念，本次课程不但包含了数学统计知识的传授，也囊括了机器学习的实践案例，最重要的是所有课时都将利用轻松的场景，把专业晦涩的数据科学知识及商业应用内容用通俗易懂的方式传授给大家。

在本次课程中，所有实践案例将结合IBM SPSS Modeler工具进行实现并提供样例学习，各位学员不需要花费大量时间去掌握一门新的编程语言，只需要通过图形化界面就能实现机器学习的常用算法，使大家能够把时间更加专注于商业问题的解决中。

课程特色：

专业负责：讲师曾任IBM SPSS技术工程师，并著有多本机器学习算法以及SPSS相关书籍，最一手的学习资源。

内容丰富：理论知识上涵盖了主流的统计分析技术（t检验，相关分析，卡方检验等），机器学习算法（分类算法，聚类算法，关联规则，集成学习）；

规划合理：实践案例中涵盖数据处理，数据探索，特征工程，数据可视化，算法建模，模型评估等内容，难得一见的涵盖整个数据挖掘的全流程打通；

通俗易懂：课程采用生活化的案例作为突破，深入浅出全面解析机器学习的算法理论知识，再使用实践案例进行巩固，大大降低初学者的入门门槛。

授课时间：
课程将于2018年5月5日开课，课程持续时间大约为16周。

授课对象：
在校学生，数据分析爱好者，市场营销人员，产品运营人员，数据分析师，以及其他希望从事或转型数据分析的在职人员。

预期收获：
通过本次课程的学习，各位学员能够深入了解CRISP—DM数据挖掘方法论，能够根据科学的数据挖掘流程开展工作。熟悉并掌握常用的机器学习算法（回归，分类，聚类，关联规则），能够熟练使用IBM SPSS Modeler工具进行日常数据分析以及数据挖掘，能够利用相关数据分析技术进行商业知识的提取，相信这将为大家的职场生涯如虎添翼。

授课讲师：
张浩彬，资深数据分析师，目前在某环保大数据公司负责数据分析团队，曾任IBM认知计算事业部技术工程师，SPSS工程师等职位。人称浩彬老撕，大数据科普公众号wetalkdata博主，参与出版物：《数据实践之美》（合著），《小白学数据挖掘与机器学习》（18年6月），《IBM SPSS Modeler应用实践》（18年待出版）