机器学习课程顺利结课

5月30日，数据中心春季学期“数据科学类”课程 ——《Machine Learning -Introduction to Data Science and Analytics for Economists》顺利结课，中心已连续四年开设此门课程，广受好评。

课程授课教师Steven F. Lehrer 教授来自加拿大女王大学（Queen’s University）经济学院，现任加拿大国家经济研究局研究员，JANYS Analytics首席经济学家，Empirical Economics期刊副主编，2013-2017任Journal of the Royal Statistical Society A副主编，2009-2015任Canadian Public Policy副主编，2015-2019曾任职上海纽约大学FAS课程教师。本次课程以线上线下同步进行的方式、面向校内外师生免费开放，来自清华大学、北京大学、中国人民大学、美国史蒂文斯理工学院、南京大学、中国财政科学研究院等高校学生报名学习，共计选课人数60余人。

Steven教授从数据科学的经济学视角教学、机器学习与回归的深度解析、深度学习算法在机器学习中的应用、大数据与机器学习的探讨、数据分析在人工智能中的应用、预测分析与数据挖掘的课堂实践等视角对本次课程进行介绍。

图：课堂照片

此外，Steven教授以计量经济学为基础，讲解机器学习相关的概念和现实应用，耐心积极解答同学们的问题，并通过布置课程作业帮助同学们更深层次的理解、掌握机器学习在R语言中等实践中的使用。同学们按时参加线下线上的课程学习，积极向教授提问并踊跃参与讨论，认真完成课后作业及结课测试。在八次课程和五次课后作业中，同学们受益匪浅，收获良多。在结课问卷调查中，同学纷纷回复“课程讲解内容、逻辑清晰，强调了模型的适用性和每个模型之间的差异”、“这门课很棒，我学到了很多关于机器学习的知识。通过课后作业更好地练习了R应用程序。如果可能的话，我希望未来会有更多关于机器学习的系列课程”等良好的反馈及课程建议。

此次课程主要坚守“主动学习与实践结合的课程特色、引导与启发并重的教学方法、开放与包容的学习环境”三大原则，首次以线上线下同步进行的方式、面向校内外师生免费开放，使学生能够在掌握机器学习基础知识的同时，不断追求深入学习和实践的机会。

课程结束后，中心为课堂表现良好的同学颁发了电子结课证书。