课程体系架构解析
| 技术模块 | 核心要点 | 商业应用场景 |
|---|---|---|
| 分布式计算基础 | MapReduce原理、Spark架构 | 电商日志分析 |
| 数据清洗技术 | 异常值检测、特征工程 | 金融风控建模 |
| 推荐算法实践 | 协同过滤、矩阵分解 | 内容精准推送 |
数据处理技术栈深度剖析
数据采集环节重点讲解Scrapy框架的分布式部署策略，通过代理中间件实现反爬虫规避。在美团商家评论抓取案例中，演示XPath与正则表达式的混合使用技巧。
数据预处理关键步骤：
- 缺失值多重填补策略
- 基于分位数的异常值检测
- 特征组合与离散化处理
机器学习建模实战
决策树算法部分着重讲解信息增益与基尼系数的选择策略，通过泰坦尼克号生存预测案例演示特征重要性分析。支持向量机模块解析核函数的选择技巧及参数调优方法。
推荐系统实现路径：
- 构建用户-物品评分矩阵
- 相似度计算的优化方案
- 实时推荐与离线计算的融合
前沿技术演进方向
图神经网络在社交网络分析中的最新应用，结合GCN框架实现用户影响力建模。在舆情监控场景中，演示LSTM与注意力机制的联合使用方案。
数据安全模块涵盖差分隐私实现原理，通过金融客户数据脱敏案例，讲解k-匿名化算法的工程实践。
