1. 引言：数据挖掘中的务实与务虚
通过数据挖掘的获得的价值有很多，表现在很多方面，总体归结为实与虚两类。本小节将讲诉什么是务实？什么是务虚？并以几个案例展开阐述在公司不同的发展阶段，该如何实现务实业务与务虚业务的佳结合。
2. 无监督机器学习及案例
无监督机器学习技术常常用于数据的探索、降维，本小节着重描述数据挖掘中常常用到的哪些无监督学习方法及技术。将结合多个案例，介绍几种无监督学习技术的原理、工具以及应用实例。
3. 有监督机器学习及案例
有监督机器学习技术在数据挖掘中占有重要的地位，它通过学习历史数据来建立各种预测模型。本小节重点阐述数据挖掘中常常用到的有监督学习方法、技术及工具。将结合多个案例，介绍多种有监督学习技术的原理、工具以及案例。
4. 个性化推荐系统：不同业务场景下的个性化推荐解决方案
在各大互联网公司中，个性化推荐往往是使用广泛的数据挖掘应用。本文讲从详细阐述个性化推荐系统的历史发展、原理、常用技术，并结合几种不同业务场景，详细介绍如何搭建适合不同业务场景下个性化推荐系统。
5. 深度学习及案例
深度学习是近十年人工智能领域中取得的一个重大突破。它的出现极大的增强了对数据的理解力。本小节将结合案例简要介绍深度学习的发展历史、原理、难点、常用工具以及相关应用。