上海達內(nèi)教育的數(shù)據(jù)分析與挖掘培訓(xùn)課程突破傳統(tǒng)教學(xué)模式，采用階梯式成長路徑設(shè)計。課程內(nèi)容涵蓋從基礎(chǔ)商業(yè)智能到機器學(xué)習(xí)全棧技術(shù)，特別強化實戰(zhàn)項目演練，幫助學(xué)員構(gòu)建完整的知識圖譜。
| 教學(xué)階段 | 核心技術(shù)棧 | 能力培養(yǎng)目標 |
|---|---|---|
| 商業(yè)智能模塊 | Tableau/PowerBI/Excel | 數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)與商業(yè)決策支持 |
| Python分析模塊 | Numpy/Pandas/Matplotlib | 數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計建模能力 |
| 機器學(xué)習(xí)模塊 | Scikit-learn/TensorFlow | 預(yù)測模型構(gòu)建與算法優(yōu)化 |
針對零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)行人員設(shè)計Python編程入門專項訓(xùn)練，通過真實業(yè)務(wù)場景模擬幫助學(xué)員快速建立編程思維
強化項目實戰(zhàn)環(huán)節(jié)，特別增加電商用戶行為分析、金融風(fēng)控建模等六大行業(yè)案例解析
開設(shè)機器學(xué)習(xí)高階專題，涵蓋自然語言處理、圖像識別等前沿技術(shù)應(yīng)用場景
課程嵌入金融、電商、醫(yī)療等八大行業(yè)真實數(shù)據(jù)案例，使學(xué)員掌握不同業(yè)務(wù)場景下的分析策略
技術(shù)講師與助教協(xié)同工作，確保每位學(xué)員獲得個性化學(xué)習(xí)方案和實時答疑支持
在金融風(fēng)控建模實戰(zhàn)中，學(xué)員將運用Pandas進行數(shù)據(jù)清洗，使用Scikit-learn構(gòu)建信用評分模型，最終通過Flask框架完成模型部署。這種端到端的項目演練顯著提升學(xué)員的工程化能力。
