海量数据是这个时代的独有特色，挖掘数据价值也是时代难题之一。机器学习让这一切更有可能。
美国时间4月27日，紫荆-Kelley金融硕士毕业学员迎来最后一门课程《机器学习》，课程内容包括Introduction to Machine Learning Problem Framing、Visual Analytics、Data Preparation、Multiple Linear Regression、Classification Model: Logistic Regression和Tree Model.
机器学习，较为普遍的认知是，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。有一种站在巨人肩膀上看得更高、更远的禅意。
在科技赋能产业的新时代，机器学习的价值更为凸显。尤其在金融行业，机器学习让服务更为便捷、产品更为多元、理财更为优化、风险监管更为高效。
Kelley商学院授课老师Jie Li 和 Aaron Perry 带来机器学习的价值以及视觉分析、数据准备的步骤和注意事项。
图-Aaron Perry
Aaron Perry，Kelley商学院高级讲师。教授体育信息系统、数据挖掘、预测建模、健康和临床信息学等课程。
图-Jie Li
Jie Li，Kelley商学院计算机科学与工商管理双硕士学位，曾担任Kelley商学院Direct Online Programs的技术总监。Kelley Direct 学习应用程序则是在他指导下开发。从2015年，Jie Li工作重心转移到了数据分析，成为Kelley项目管理和数据分析主管。2017年春季开始，Jie Li正式全职教学，其任教的课程包括机器学习、数据分析、数据挖掘、信息系统和编程等。
高质量的信息是企业成功的关键，学员们认真聆听教授讲解机器学习如何帮助管理者高效决策。两位老师表示，机器学习是一种自动建立分析模型的数据分析方法，让计算机无需刻意编程就能够发现数据背后隐藏的价值。
课程最后，同学们将模型实际运用于企业决策中，对AMERICAN AIRLINES的案例进行分析，并对成果进行现场演示。
通过一天学习，学员们也初步了解机器学习的内容范围和影响力，例如树模型、规则模型、线性和非线性模型、基于距离的模型和概率模型等，有助于同学们识别组织中机器学习的机会和挑战，并学习利用数据资产进行决策。
当天，学员们受Kelley商学院金融硕士项目主任邀请前往家中聚会。师生间距离更加近了，了解更加深刻，这就是紫荆-Kelley金融硕士项目魅力之所在——让优秀彼此相遇。
与优秀为伍，是睿智；与勤奋为友，是谦逊；与学习为伴，是通透。锁定目标，剩下的唯有学而不倦，思而不怠。
紫荆—KELLEY金融硕士项目
印第安纳大学KELLEY商学院是一座历史悠久的顶级商学院，被誉为全美第一大CFO摇篮，在最新美国最佳商学院中排名第21位、在线硕士和MBA课程排名第1位。
清华紫荆教育与世界名校KELLEY商学院强强联合推出金融硕士项目，学制15个月，共设先修、必修、选修和美国访学四大学习模块。线上线下灵活学习，成绩合格将获印第安纳大学KELLEY商学院颁发的金融硕士学位证书，与留学所获证书一致，是在职精英攻读世界名校的不二选择。
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