理解数据挖掘的基本算法，比如决策树，聚类算法，逻辑回归，关联规则。进一步地，从最优化理论的高度解释为何这些数据挖掘的算法要这样设计。最后，从实际数据挖掘案例的角度解释理论中的算法和实际应用场景下的差距，如何在准确率和有限的时间，算法性能上做折中，和实际的事例结合说基本算法的各种变体。

• 幻灯片算法讲解，结合代码分析，剖析算法原理；实际应用举例和和业界趋 势分析
• 成熟开源框架介绍和实例（Theano, TensorFlow）。
• 使学员能够了解机器学习的流程步骤；理解用机器学习方法解决实际问题的方法和思路；
• 初步掌握基础机器学习的算法和实现方法。

1：了解实际的事例结合说基本算法的各种变体，开阔思路
2：将一次培训深化为深入了解一个细分领域的一个渠道，之后可以接收到培训内容中知识点对应的业界最新更新。
3：加入“数据挖掘”职业圈，学员可以有一个加入职业社交圈的机会，和业内人士相互交流，相互切磋。

• 有一定的程序和数学基础，希望对于数据挖掘有个知识体系的梳理，同时深入了解在实际生产过程中数据挖掘的各种算法的应用的，希望从初级走向中级的，数据增值产业的从业者。尤其是想做数据挖掘但是效果不显著，希望在公司内部得到更多重视的团队，派出两三人参加这个课程，效果尤佳。
• 对于数据挖掘，商业智能感兴趣，希望从事类似的工作，但是又感到所谓“大数据”知识体系繁杂，无论是广度还是深度都很难开始的“迷茫”人士。