針對數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位需求設(shè)計的培養(yǎng)方案，課程涵蓋從數(shù)據(jù)處理到模型部署的全流程。教學體系包含Python編程基礎(chǔ)模塊，重點強化數(shù)據(jù)清洗與特征工程實戰(zhàn)能力，通過電商用戶畫像、金融風控等真實業(yè)務(wù)場景案例貫穿教學。
| 階段 | 技術(shù)要點 | 實戰(zhàn)案例 |
|---|---|---|
| 數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ) | Numpy/Pandas數(shù)據(jù)操作 | 電商用戶行為分析 |
| 特征工程 | 特征選擇與降維技術(shù) | 金融風控變量構(gòu)建 |
| 模型應(yīng)用 | XGBoost與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) | 推薦系統(tǒng)優(yōu)化實戰(zhàn) |
課程配備雙師輔導機制，工作日由助教進行在線答疑，周末主講教師現(xiàn)場解析重點難點。每月安排企業(yè)級項目實戰(zhàn)，學員需完成從數(shù)據(jù)采集到模型部署的全流程開發(fā)，最終需通過3個行業(yè)級項目答辯方可獲得結(jié)業(yè)證書。
文本向量化技術(shù)重點講解Word2Vec與BERT模型原理，結(jié)合新聞分類和情感分析項目，培養(yǎng)文本特征處理能力。學員需獨立完成從語料清洗到模型調(diào)優(yōu)的完整NLP項目開發(fā)。
講解MLflow模型生命周期管理，演示如何將Jupyter Notebook代碼轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)級Python模塊。通過Flask框架實現(xiàn)模型API封裝，完成從開發(fā)環(huán)境到生產(chǎn)環(huán)境的過渡。
