1、课程名称：Machine Learning

本课程旨在提供对数据科学和数据分析跨学科领域的基本概念和框架的理解，让学生学习数据分析的概念和技术，这些概念和技术有助于从大数据中做出决策。联合数据中心希望可以通过这次课程帮助到更多的同学们。

2、授课老师简介：Steven Lehrer教授（http://econ.queensu.ca/faculty/lehrer/index.htm）

• 加拿大Queen’s University 经济学教授

• 曾担任上海纽约大学（New York University Shanghai）经济学教授

3、学生报名要求：

• 课程针对大三、大四及研究生

• 课程将全程英文授课

• 应有一定的计量经济学、统计学和微观经济学基础，有一定R语言基础能进行数据分析。具体要求详见中心网站 http://cedc.cufe.edu.cn/info/1006/1492.htm

4、课程性质：

• 此次公开课是一门正式的教学课程，欢迎校内外真正想学习Machine Learning相关技能的同学报名，名额有限，请同学们尽早报名！对于报名成功的同学我们会后续联系您。

• 学生在完成所有课程作业及考试后，由联合数据中心及授课教授对合格的同学颁发证书。

• 此次课程为线上教学，将通过腾讯视频授课。

• 拟于6月底开课，一共18课时，一次2课时，一周两次

5、联系方式：中央财经大学学院南路 实验楼401。电话：62288782

6、报名方式：请同学们扫描下方二维码，填信息报名，报名截止于6月9日。

7、初步课程安排时间：

8、关于联合数据中心：

中央财经大学—电子科技大学联合数据研究中心（CEDC）于2018年4月成立，是中央财经大学科研处下属的学术研究机构。中心以中央财经大学广阔的财经大数据视野和电子科技大学深厚的信息科技专长为基础，充分实现双方的优势互补和强强联合，将中心建设成为支撑学科全面发展的大数据底层战略平台。

CEDC现有主任1名、执行副主任2名、特聘指导专家11名、兼职研究员6名、行政人员1名、兼职学生助理3名。

自成立以来CEDC积极开展项目支持工作，截至目前共支持数据项目8个，其中包括两个大型特色数据库项目，即“人力资本数据库”和“中国财政基础信息数据库”项目。同时，CEDC与国家卫生健康委流动人口服务中心建立合作，共享其大量流动人口数据。

从长远来看，CEDC除了支持其他项目的数据共享外，还计划建设自己的数据。计划在未来与经济合作与发展组织（OECD）建立合作，在整合国内数据的同时，引入PIAAC及多项国际数据库，完成数据本土化处理工作，实现CEDC的国际化。

欢迎登录中心网站http://cedc.cufe.edu.cn/了解更多详情。