在产业智能化转型背景下，本训练营构建三大能力模块：
| 技术模块 | 核心内容 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 特征工程 | 缺失值处理/特征衍生/降维技术 | 金融风控变量构建 |
| 模型优化 | 超参数调优/模型融合/评估指标 | 电商转化率预测 |
| 部署应用 | Flask接口开发/模型监控/AB测试 | 智能推荐系统 |
▌金融征信建模：基于LightGBM算法构建信用卡用户画像系统，涉及SQL数据加工与Python可视化技术，重点解读WOE编码在风控模型中的应用逻辑。
▌电商行为分析：运用漏斗分析法解构淘宝用户行为路径，通过Session分析挖掘高价值用户特征，建立GMV提升策略的数字决策模型。
▌新闻文本分类：采用Transformer架构实现新浪新闻自动归类，涵盖文本向量化、注意力机制应用等NLP核心技术要点。
▌智能问答系统：基于BERT预训练模型构建中文问答机器人，重点讲解语义相似度计算与知识库检索的工程化实现方案。
技术升级群体
· 金融科技领域算法工程师
· 互联网公司数据分析师
· 智能制造研发团队成员
职业转型群体
· 传统行业数字化转型专员
· 产品经理技术能力拓展
· 运营人员数据思维培养
