狗熊会·案例教学线上研讨会面向高校统计学、数据科学专业教师，探讨如何通过案例增强教学效果，帮助学生将专业知识转化为解决实际问题的技能。请各位老师点击“阅读原文”获取参会方式。
大数据时代的机器学习教学与教材设计
随着机器学习在各学科的应用，机器学习正日益成为通识教育。例如，机器学习向计量经济学的渗透，应用于因果推断。由于受众的多元化，机器学习的教学正面临前所未有的挑战。
本次案例分享包含如下内容：
1. 作为通识教育的机器学习
2. 机器学习在计量经济学的应用
3. 机器学习vs统计学、计量经济学
4. 机器学习教材的设计
5. 机器学习的编程语言选择
陈强，山东大学经济学院教授，数量经济学博士生导师，研究领域为计量经济学、机器学习与经济史。分别于1992年、1995年获北京大学经济学学士、硕士学位，后留校任教。2007年获美国 Northern Illinois University 数学硕士与经济学博士学位。2010年入选教育部新世纪优秀人才支持计划。2017-2018年为波士顿学院访问学者，并在哈佛大学、麻省理工学院、波士顿大学旁听相关课程。已发表论文于 Journal of Econometrics, Oxford Economic Papers (Lead Article), Journal of Comparative Economics, Economica, Stata Journal (Lead Article)以及《经济学(季刊)》、《世界经济》等国内外领先期刊，并著有畅销教材《计量经济学及Stata应用》，《高级计量经济学及Stata应用》，《机器学习及R应用》与《机器学习及Python应用》。
