授课时间：2016年4月15日—16日
授课地点：上海
学习费用：3980元/人（包括场地费、资料费、证书费、茶歇费、午餐费等）。
【课程描述】
大数据时代，我们收集和存储了海量的数据，对这些海量数据进行分析以发掘数据中蕴含的有用信息，几乎成为了经济社会生活领域共同的需求。具体到商业领域，数据挖掘的目的是如何将商业问题转化成数据分析问题，为企业创造价值。面对海量的商业数据，不仅仅需要传统的数据库技术，更需要机器学习技术来分析海量数据。因此，数据挖掘是目的，机器学习是手段。
本课程中，通过典型案例的分析，我们将详细介绍机器学习和商业数据挖掘中所需要的基础理论，算法和模型构建，使参训学员迅速掌握课程精髓，达到学以致用的目的。
【招生对象】
具备一定的统计、数学、编程基础，掌握一定的机器学习和数据挖掘知识，想从理论学习向实践应用方向发展的从业人员及希望从事商业数据挖据的专业人士。
【课程收益】
1、了解机器学习和商业数据挖掘基本概念和逻辑体系；
2、了解商业数据挖掘的流程和相关业务角色，常见算法分类；
3、掌握机器学习和商业数据挖掘数据整合和典型的模型框架；
4、通过案例学习，掌握如何将商业问题转化成数据分析问题；
5、免费获取由汇金小微商学院提供的系列在线学习课程；
【课程设置】
一、数据分析和建模是“系统工程”
流程和先关业务角色
典型的模型框架（基于消费金融行业）
常见算法分类与简介
数据整合
二、如何将商业问题转化成数据分析问题
数据分析和建模是“艺术加技术”
案例：某品牌咖啡销量数据分析
三、机器学习和商业数据挖掘中的统计学概念解读
描述性统计
辛普森悖论
随机变量的期望和方差
随机变量的分布函数和密度函数
假设检验
四、机器学习和数学建模的主要算法
主要算法和分类简介
非监督式学习的主要算法及应用
推荐算法 – 协同过滤 、
五、商业数据挖据流程及案例分析
小额线上现金贷的GBDT模型
互联网金融网站分类
【授课专家】张老师
某大型金融公司数据管理部总监，浙江大学硕士，同济大学在职博士。曾任外滩征信首席产品官，在美国发现金融，平安银行负责风险建模，反欺诈，信用策略等方面的工作；在大数据相关的分析，建模，风险管理及业务实施等领域有丰富的经验。
【报名咨询】
联系电话：010-62258232 62278113 13718601312 18610339408
联 系 人：李先生 陈小姐
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