机器学习技术人才培养方案
| 教学模块 | 核心技术要点 | 行业应用场景 |
| 数据预处理 | 缺失值填充/特征衍生/数据规整 | 金融风控模型构建 |
| 算法模型 | Xgboost/随机森林/支持向量机 | 电商用户行为预测 |
编程基础与数据处理
课程从Python编程核心语法切入，重点讲解Numpy数组运算和Pandas数据清洗技术。通过泰坦尼克生存预测、食品成分分析等实战项目，培养结构化数据处理能力。
- 掌握ndarray数组的变形拼接技巧
- 熟练使用Pandas进行时间序列处理
- 实践高性能query/eval运算方法
数据采集与可视化技术
网络爬虫模块采用Selenium模拟浏览器操作，结合反爬虫策略讲解，实现电商商品评论数据抓取。可视化部分涵盖Matplotlib静态图表与Pyecharts动态看板制作。
| 技术组件 | 应用方向 |
| BeautifulSoup | 豆瓣书籍信息提取 |
| Seaborn | 多维数据关系呈现 |
机器学习算法实战体系
从监督学习到无监督学习，课程覆盖15种核心算法模型。每个算法配备行业级应用案例：
- 信用卡反欺诈检测（Logistic回归）
- 手写数字识别（支持向量机）
- 用户聚类分析（K-means）
- 商品关联推荐（Apriori算法）
教学特色与服务保障
课程采用双师教学模式，理论讲解与项目实操课时配比达到1:3。学员可获得：
- 金融、医疗等领域真实数据集
- GPU集群支持的模型训练环境
- 指导与项目成果展示包装
