算法建模实战能力培养新范式
教学体系三大核心模块
| 技术层级 | 工具框架 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 基础算法层 | Sklearn/Pandas | 数据清洗与特征工程 |
| 机器学习层 | LightGBM/XGBoost | 精准营销预测模型 |
| 深度学习层 | PyTorch/Transformer | 自然语言处理应用 |
能力培养目标解析
课程着重培养四维技术能力：数据治理体系构建能力、特征工程处理能力、模型调优迭代能力、业务策略输出能力。通过金融风控、智能推荐等12个行业案例实践，使学员掌握从数据预处理到模型部署的全流程技术栈。
典型应用场景解析
- ▸ 电商用户行为预测模型构建
- ▸ 金融信贷风险评估系统开发
- ▸ 制造业设备故障预警分析
- ▸ 医疗健康数据特征挖掘
教学实施特色
采用三阶段进阶式教学：基础理论精讲（120课时）- 项目实战演练（80课时）- 工业级方案设计（40课时）。重点训练使用Jupyter Notebook进行可视化建模，结合Git进行版本控制，培养符合企业标准的工程化开发能力。
技术能力认证体系
课程涵盖CDA认证LEVELII/III考核要求的85%核心知识点，配套提供模拟考试系统与真题解析服务。结业项目可纳入个人作品集，支持GitHub代码仓库托管指导，增强技术履历竞争力。
