前沿科技赋能商业决策
在数字化转型浪潮中，掌握机器学习技术已成为商业分析领域的关键竞争力。本项目聚焦金融场景下的数据建模，通过系统化训练帮助学员掌握从数据处理到预测建模的全流程技能。
核心教学模块解析
| 技术领域 | 实践内容 | 应用场景 |
|---|---|---|
| Python编程基础 | Jupyter Notebooks交互开发 | 数据清洗与可视化 |
| 机器学习算法 | 随机森林/深度学习模型构建 | 市场趋势预测分析 |
| 实战项目开发 | 股市预测系统搭建 | 投资决策支持系统 |
学术导师团队
Patrick教授学术成就
牛津大学统计系终身教授，普林斯顿大学博士，曾获美国国家科学基金会科研资助。在NeurIPS、AISTATS等会议发表论文20余篇，研究方向涵盖高维统计建模与优化算法设计。
课程结构设计
- ▶ 数据科学方法论精讲（4课时）
- ▶ 金融数据处理实战（6课时）
- ▶ 预测模型调优策略（8课时）
教学成果产出
学员需完成包含数据清洗、特征工程、模型构建完整流程的股市预测系统开发，最终提交包含模型准确率、特征重要性分析等指标的技术报告，并通过线上答辩展示研究成果。
