针对数据挖掘工程师岗位需求设计的培养方案，课程涵盖从数据处理到模型部署的全流程。教学体系包含Python编程基础模块，重点强化数据清洗与特征工程实战能力，通过电商用户画像、金融风控等真实业务场景案例贯穿教学。
| 阶段 | 技术要点 | 实战案例 |
|---|---|---|
| 数据处理基础 | Numpy/Pandas数据操作 | 电商用户行为分析 |
| 特征工程 | 特征选择与降维技术 | 金融风控变量构建 |
| 模型应用 | XGBoost与神经网络 | 推荐系统优化实战 |
课程配备双师辅导机制，工作日由助教进行在线答疑，周末主讲教师现场解析重点难点。每月安排企业级项目实战，学员需完成从数据采集到模型部署的全流程开发，最终需通过3个行业级项目答辩方可获得结业证书。
文本向量化技术重点讲解Word2Vec与BERT模型原理，结合新闻分类和情感分析项目，培养文本特征处理能力。学员需独立完成从语料清洗到模型调优的完整NLP项目开发。
讲解MLflow模型生命周期管理，演示如何将Jupyter Notebook代码转化为生产级Python模块。通过Flask框架实现模型API封装，完成从开发环境到生产环境的过渡。
