人工智能赋能数据分析实战训练
课程核心价值体系
本培训项目着重构建三大核心能力：数据清洗与特征工程能力、机器学习建模能力、深度学习应用能力。通过金融信贷评分、电商用户画像等12个行业案例，使学员掌握从原始数据到商业洞察的完整处理流程。
| 教学模块 | 技术要点 | 实战项目 |
|---|---|---|
| 数据处理基础 | Pandas/Numpy应用 | 金融数据清洗实战 |
| 机器学习实战 | Scikit-learn框架 | 用户流失预测模型 |
| 深度学习应用 | TensorFlow/PyTorch | 图像识别系统开发 |
教学实施特色
- ▶ 双师指导机制：技术导师负责理论教学，项目导师指导实战开发
- ▶ 企业级开发环境：提供GPU加速计算资源及真实业务数据集
- ▶ 持续能力培养：结业后提供3个月技术答疑与项目指导
适合学习群体
本课程特别适合以下人群进修提升：
- 计算机相关专业在校生
- 传统行业数据分析师
- IT从业者转型AI领域
- 产品经理技术提升
- 科研人员算法实践
- 创业者技术能力构建
技术能力成长路径
课程设置遵循技术成长规律，分阶段突破关键技能：
- 1 数据处理专项突破 掌握缺失值处理、特征缩放、数据标准化等关键技术
- 2 算法模型深度解析 从线性回归到XGBoost，掌握20+核心算法实现原理
- 3 工程部署能力培养 学习Flask/Django框架实现模型API部署
