在数字化转型加速的产业背景下，掌握Python机器学习技术已成为金融分析师、电商运营专家、医疗研究员等职业发展的关键能力。本课程特别设计行业案例库，包含信用卡反欺诈建模、商品评论情感分析、疾病预测模型等12个实战项目。
| 技术模块 | 行业应用 | 典型工具 |
|---|---|---|
| 数据清洗 | 金融风险数据预处理 | Pandas/Numpy |
| 特征工程 | 电商用户画像构建 | Scikit-Learn |
Numpy数组运算模块包含广播机制、聚合计算等18个核心知识点，配合Pandas实现医疗数据的时间序列分析。在电商用户行为分析案例中，重点训练数据合并、分组聚合、缺失值处理等7种数据处理技巧。
从KNN分类器到XGBoost集成学习，覆盖监督学习和无监督学习的12种典型算法。通过银行客户流失预警系统开发，详解逻辑回归模型的特征选择与参数调优过程。
采用Jupyter Notebook交互式教学环境，提供金融数据处理专项训练包。每个算法模块配套行业数据集，如银行客户征信数据、电商用户行为日志、医院电子病历数据等6类真实数据资源。
本课程特别适合三年以上工作经验的数据专员转型，金融行业业务分析人员技能拓展，以及医疗健康领域研究人员。要求学员具备基础的统计学概念，建议提前完成数据可视化基础课程学习。
