课程核心价值体系
本机器学习培训突破传统教学模式，采用理论推导与工业级项目双轨制教学。课程深度整合Python生态与Spark分布式计算框架，重点培养数据预处理、特征工程、模型调优三大核心能力。
| 教学模块 | 技术要点 | 实战案例 |
|---|---|---|
| Python机器学习 | NumPy矩阵运算 Pandas数据处理 Scikit-learn建模 | 电商用户行为预测 金融风控模型构建 |
| Spark机器学习 | SparkSQL数据清洗 MLlib算法库应用 模型分布式训练 | 广告点击率预估 实时推荐系统开发 |
课程进阶路线规划
基础能力构建阶段
- 机器学习数学基础推导
- Python科学计算库特训
- 监督学习与无监督学习原理
工程化开发阶段
- 特征工程标准化流程
- 模型评估与参数调优
- Spark分布式计算架构
教学特色解析
工业级项目驱动
采用来自金融、电商等领域的脱敏数据集，构建完整的机器学习工作流。学员需完成从数据采集、特征筛选到模型部署的全过程开发。
双环境开发实战
同步开展单机Python开发与分布式Spark集群训练，掌握不同规模数据场景下的算法实现差异，培养工程化思维。
