课程系统讲解机器学习在商业决策中的应用范式，涵盖从数据预处理到模型部署的全流程。重点解析监督学习中的线性回归与逻辑回归原理，对比非监督学习中的聚类算法实施要点。
| 技术模块 | 核心内容 | 商业应用 |
|---|---|---|
| 数据预处理 | 缺失值填充/异常值处理 | 客户画像构建 |
| 特征工程 | 分类变量编码 | 精准营销模型 |
Stephen教授现任南加州大学马歇尔商学院数据科学教授，具有摩根士丹利执行董事经历，主导开发ID Analytics反欺诈系统。研究方向聚焦数据挖掘技术与商业风险防控的交叉领域。
配备南加大独家研发的《商业数据挖掘案例库》，包含零售业客户流失预测、金融业信用评分等12个典型场景解决方案。提供Python代码模板库与数据集资源包。
采用三阶段进阶式培养：
每期配备2名助教全程跟踪学习进度，确保关键知识点掌握率达95%以上。
往期学员论文选题方向示例：
