原文：
www.kdnuggets.com/2020/10/machine-learning-omission-business-leadership.html
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在这篇文章中，我识别了我面向商业的机器学习课程解决的非常特别的学习者需求，该课程提供对技术人员和商业领导者都至关重要的材料。如果你或你团队的成员会从中受益，请查看更多信息并在这里报名。
机器学习。你的团队需要它，你的老板要求它，而你的职业也喜欢它。毕竟，LinkedIn 将其列为“公司最需要的技能”中的前几名，以及美国最顶尖的新兴职位。
但如今的数字分析热潮往往悲剧性地忽视了一个关键点：在所有对机器学习成功至关重要的因素中，最常缺失的并不是技术或数据，而是领导力。许多商业领导者知道机器学习在没有经过验证的管理流程指导下无法成功优化运营——但数据科学家往往只关注一件事，那就是：实际操作分析。
现在，确实是通过实践来学习最好——但数字分析只是需要完成的一半。还有一个对机器学习的价值驱动部署至关重要的业务领导流程，数据科学家必须与商业领导者一样深入学习。无论你是参与机器学习项目的业务还是技术方面，机器学习的业务技能都是必不可少的相关知识。它们是确保核心技术在业务运营中正常运行并成功创造价值的必要条件。
我的课程的一个主要部分，机器学习领导力与实践——全程精通，正是解决这一需求。首先，让我介绍一下整体课程：它将指导你和你的团队领导或参与机器学习的全程实施。这是一门适合商业层面学习者但对技术人员也至关重要的广泛课程。它涵盖了最新的技术和业务方面的最佳实践。
与大多数机器学习课程不同，通过覆盖业务方面的要求，“机器学习领导力与实践——全程精通”课程将帮助你避免使机器学习项目偏离轨道的最常见管理错误：在建立和规划操作部署路径之前直接进入数字分析阶段。
本课程的三个子课程中的第二个，名为“启动机器学习：通过黄金标准的机器学习领导力实现操作成功”，完全侧重于业务方面。完成本课程后，你将能够：
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领导机器学习： 管理机器学习项目，从生成预测模型到其发布。
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应用机器学习： 确定机器学习能够提升市场营销、销售、财务信用评分、保险、欺诈检测等领域的机会。
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规划机器学习： 确定机器学习的操作集成和部署方式，以及实现这些目标所需的人员和数据要求。
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批准机器学习： 预测机器学习项目的有效性，然后在内部进行销售，获得同事的认可。
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准备机器学习数据： 监督数据准备工作，这直接受业务优先级的影响。
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评估机器学习： 从业务术语如利润和投资回报率（ROI）报告预测模型的表现。
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规范机器学习： 管理伦理陷阱，如预测模型揭示个人敏感信息，包括是否怀孕、是否会辞职或可能被逮捕。
本课程的第一个模块深入探讨机器学习在营销、金融服务、欺诈检测等领域的商业应用。我们将通过案例研究和详细示例展示这些领域所带来的价值。同时，我们将精确测量预测模型本身的表现，重点关注模型提升，这是一个告诉你模型改进情况的预测乘数。
本课程的第二个模块涵盖了机器学习计划、批准和管理。启动机器学习既是一个管理任务，也是一项技术任务——其成功依赖于非常特定的业务领导力实践。这个模块将展示这种实践，指导你领导机器学习的端到端实施。以下是其主题大纲：
领导过程：如何管理机器学习项目
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项目管理概述
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运行机器学习项目的六个步骤
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运行和迭代过程步骤
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一个机器学习项目的时间长度
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完善预测目标
项目范围和批准
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从哪里开始 – 选择第一个机器学习项目
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战略目标和关键绩效指标
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人员配置 – 配置你的机器学习团队
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为机器学习项目寻找合适的人员
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批准：内部销售机器学习项目
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获得批准的更多技巧
最后，这第二门课程的第三模块涵盖了数据需求——这些需求需要受到商业方面的考虑影响——而第四个也是最后一个模块则涵盖了更多的商业指标——包括一个在互联网上传播虚假信息的有趣谬论——并且涉及一些机器学习伦理中的关键和令人担忧的话题。
那些更偏向于实践技术量化而非商业领袖的人会发现这个课程是一个难得的机会，可以在商业方面提升自己，因为技术机器学习培训通常不会涉及这些内容。但数据迷们必须知道：软技能往往是最难掌握的。
想了解更多，请查看我的机器学习课程的详细大纲。
埃里克·西格尔（Eric Siegel），博士，是一位领先的顾问和前哥伦比亚大学教授，他让机器学习变得易于理解和引人入胜。他是长期举办的预测分析世界和深度学习世界会议系列的创始人，自 2009 年以来已服务于超过 17,000 名与会者，同时也是备受推崇的在线课程机器领导力与实践——端到端精通的讲师，一位受欢迎的演讲者，他已被委托进行超过 110 次主题演讲，并且是机器学习时代的执行编辑。他著有畅销书预测分析：预测谁会点击、购买、说谎或死亡，该书在 35 多所大学的课程中被使用过，他在哥伦比亚大学教授时曾获教学奖，并且为学生演唱过教育歌曲。埃里克还发布了关于分析和社会正义的专栏文章。关注他@predictanalytic。
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