CDA数据挖掘工程师脱产课程

课程核心价值解析

课程体系采用阶梯式教学架构，从Python编程基础到深度学习应用形成完整技术闭环。特别在特征工程模块，系统讲解12种特征处理方法，配合电商用户画像、金融风控建模等真实业务场景进行实操训练。

关键技术模块详解

数据建模核心三阶段

基础阶段重点攻克Python数据清洗技术，通过斯德哥尔摩气候数据分析项目掌握Pandas数据处理技巧。中级阶段深入统计建模，在汽车销售预测项目中应用ARIMA时间序列模型。高级阶段侧重集成学习与深度学习，完成人脸口罩检测等计算机视觉项目。

自然语言处理专项

文本分析模块包含分词处理、情感分析、关系抽取三大技术板块。电商标题关键词提取项目采用TF-IDF结合TextRank算法，中文命名实体识别项目基于BiLSTM-CRF模型实现，相关技术可直接应用于舆情监控系统开发。

教学服务保障体系

双轨制实训机制

理论授课与项目实战采用1:1课时配比，每个技术模块配套至少2个行业案例。学员需独立完成金融信用评分卡、零售用户分群等6个企业级项目，技术栈覆盖Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等主流框架。

支持系统

职业发展模块包含简历优化工作坊、模拟技术面试、企业内推渠道三大支持服务。往期学员数据表明，掌握课程要求的Python机器学习技术和3个完整项目经验，平均求职周期缩短40%。

课程技术图谱

技术架构覆盖从数据采集到模型部署的全流程，重点强化特征工程与模型优化能力。课程特别增加自动机器学习（AutoML）模块，教授TPOT框架使用技巧，帮助学员快速构建银行业信用风险模型。