1.我为什么要学习这门课？

企业对数据分析的人才需求增大，与之密切相关的数据科学家、数据挖掘工程师、大数据分析师、机器学习工程师等数据分析类人才成为本世纪最有吸引力的职业。根据相关企业估计，上述人才的增长高峰将持续6-8年。为此，教育部批准了一批高校成立了数据科学与大数据技术、大数据应用、智能科学与技术、人工智能等相关专业，为业界培养相应的机器学习专业人才。本课程就是对机器学习感兴趣的学员准备的。 

2.这门课的主题是什么？

商务数据分析利用机器学习等方法对商务数据进行分析，以提决策的质量。本课程主要介绍机器学习的基本方法，涵盖了统计学习基础、分类、聚类、回归分析等基本的内容。 

3.学习这门课可以获得什么？

从早期的统计学习、发展到联结主义的神经网络、直至深度神经网络的过程中，机器学习解决了企业应用的一些问题，辅助业务人员和管理人员做出更好的决策，在一些应用领域已经达到甚至超过人的智能水平，从而引发机器学习在金融、智能制造、零售、电子商务、电信等众多行业的广泛应用。通过本课程的学习，使学员可以初步了解机器学习的常用算法以及典型的应用领域，为更深入地学习高级机器学习以及实战打下基础。

4.这门课的目标是什么？

商务智能是一门理论和实践并重的课程，其中的内容比较多，很多算法也有一定的难度。机器学习的应用也需要一定的经验和技巧。通过本课程的学习，需要掌握机器学习的基本概念、常用算法，并在此基础上应用于相关领域，培养一定的分析实际问题的能力。在此基础上可以钻研机器学习高级的算法。课程通过大量的选择题、填空和判断题检验和巩固学员对基本知识的理解，并通过案例研讨和实验培养应用技能。

5.预备知识

学习本课程前需要掌握需要有较扎实的统计学、高等数学、线性代数、Python编程等基础。

6.主讲老师介绍

主要负责本科生和各类研究生大数据核心技术和商务数据分析、机器学习等课程的教学，被评为教育部在线教育研究中心“智慧教学之星”。商务智能被评为上海市精品课程、全国高校人工智能大数据教育教学“创新奖”以及CMOOC联盟线上线下混合式教学改革项目，获得2013年高等教育上海市教学成果奖二等奖。目前主要研究方向包括商务数据分析和大数据分析等。主持国家自然科学基金2项、上海市浦江人才以及企业合作课题等30多项。已在Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management，Information Systems Frontiers，Intelligent Data Analysis，Applied Intelligence等国内外刊物和学术会议发表论文100多篇。出版著作《智能化的流程管理》以及教材《数据挖掘实用案例分析》《商务智能（第四版）》《机器学习》《机器学习案例实战》《Python机器学习实战案例》等10多部。获得上海市2015年上海市科技进步二等奖。CDA三级认证数据科学家，腾讯云和百度云机器学习认证讲师。