關於數據挖掘，很多人都會將它與數據分析當做一回事。
雖然兩者在技術和範疇上較爲相似，但是數據挖掘更重視從大量數據中“淘金”——挖掘出隱含的、具有潛在價值的關係、模式以及趨勢，並將這些內容和規則建立用於決策支持的模型，提供預測性決策支持的方法、工具和過程。
圖：來源於網絡
同時，在大數據與人工智能流行的今天，分享與協作的成本越來越低，比如我們平時在網絡上聊天、購物、刷視頻、看新聞等日常習慣就會爲互聯網行業提供體量龐大的數據，各行業越來越追求利用數據挖掘來提取有效信息，並發現和預測未來趨勢，以提高決策的科學性與嚴謹性。
但無論是職業發展還是學術研究，很多人在專業知識的學習，和技術經驗的累積上，或多或少的都會走進這樣的誤區：
誤區一：會工具≠會建模
工具的運用只有利於數據挖掘的過程，而想要獲得優質的結果，還需要從數據挖掘的知識體系出發，培養個人敏銳的洞察力，找準方向和數據選取目標。
誤區二：建模與實際項目應用不符合
並不理解多種模型融合方式，對於數據挖掘技術或者不同類型的集成模型的建模方式認知並不清晰，導致項目應用落地不理想，結果無實際意義。
誤區三：過於迷信算法，盲目追求數據精度
雖然很多數據挖掘都在強調算法，但是建模涉及到的關鍵因素不只停留在算法層面，掌握不同場景下的建模方式，纔能有效的控制成本。
在數據過剩、人才短缺的當下，數據挖掘人才如何提升自我走出誤區？別急，推薦你一門採用從0到1多場景建模方法教學的3天訓練營——《數據挖掘中的分類與迴歸建模》，課程涉及和業務相關的特徵工程方式，可以學習多種模型融合方式、分類到迴歸等不同場景的機器學習建模。
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多技術點融合
從0到1學習數據挖掘知識體系
上課時間：9月14/15/16日 20：00
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0 1 多技術點融合
很多人在學習和運用數據挖掘技術的過程中總會遇到很多困難，例如：
自我從0到1構建數據挖掘體系較喫力；
理不清業務相關的特徵工程方式；
不知道如何正確學習多種模型融合方式；
不知道怎樣運用分類到迴歸等不同場景的機器學習建模……
究其原因還是對數據挖掘技術的技術點掌握不紮實，不能從原理出發落地到實踐應用。本次課程課程涉及和業務相關的特徵工程方式，可以學習多種模型融合方式、分類到迴歸等不同場景的機器學習建模。
0 2 從0到1多場景教學
本次課程將從0到1帶你學習特徵工程、多分類模型以及時間序列等數據挖掘相關技術點。
不論你是有Pandas、Numpy、部分機器學習基礎的同學，還是對數據挖掘感興趣、想進一步提升數據挖掘技術的學員，亦或是有相關需求的行業從業人員，這門課可以幫助你：
· 學習數據挖掘中的分類問題建模方法
· 學習數據挖掘中的迴歸問題建模方法
· 學習分類與迴歸模型的評價指標
· 學習不同類型的集成模型的建模方式
· 學習模型融合的多種方式
0 3 名師授課，技術精講
我們根據課程內容配備了系統的學習模式，從講師教學到學習服務，助力學習進一步提升。
1）名師授課
2）專屬課程服務
你在上課學習知識的時候，一定會有一些聽不太懂和不知道怎麼理解的問題，助教在線答疑&作業批改，幫你解決課程可能遇到的學習問題。
3）更多驚喜福利
如果你想實現數據挖掘方向的進階，強烈推薦你來這個訓練營提升自己。
鍾老師從0到1的精準教學方式或許可以幫助你解決學習和工作中的迷茫和困惑~
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其中包括七份論文，大部分都發表在計算機視覺頂級學術會議上，100p以上的內容體量，建議收藏學習。從入門到精通，可以助力培養你獨立面對應用場景項目實戰的能力！
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