课程采用阶梯式教学体系，从数据预处理到模型优化层层深入。学员将在真实业务场景中完成数据清洗、特征构建、模型训练、效果评估全流程操作，重点突破非结构化数据处理与高维特征工程难题。
| 技术模块 | 实战项目 | 工具应用 |
|---|---|---|
| 数据预处理 | 金融用户画像构建 | Pandas/Numpy |
| 特征工程 | 电商用户行为分析 | FeatureTools |
| 模型构建 | 医疗影像识别系统 | PyTorch |
课程包含12个行业典型场景的解决方案模板：
▶ 金融行业反欺诈模型
▶ 零售商品销量预测
▶ 制造业设备故障预警
▶ 物流路径优化模型
具有Java/C++开发基础，希望转型数据科学领域的工程师
从事产品运营、市场营销需要数据驱动决策的职场人士
