在金融行业智能化转型浪潮中，本课程着力培养具备双重能力的复合型人才：既能深度理解业务需求，又能运用数据工具构建智能决策系统。通过十二个典型金融场景实战训练，学员将在三个月内掌握数据赋能的核心技能。
| 培养方向 | 能力产出 |
|---|---|
| 智能风控体系构建 | 掌握信用评分建模、反欺诈模型开发等核心技能 |
| 精准营销策略设计 | 客户分群建模、营销响应预测等实战能力 |
| 数据可视化应用 | BI工具深度应用与决策支持报告撰写 |
解析传统4P营销理论向数字化4P（Prediction、Precision、Personalization、Process）的演变路径，结合商业银行数字化运营案例，建立完整的理论认知框架。
通过信贷审批决策树、客户流失预警随机森林等典型案例，掌握Python、SQL在金融场景中的实战应用技巧，重点突破特征工程与模型优化难点。
