課程核心價值

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的產(chǎn)業(yè)背景下，掌握Python機器學(xué)習(xí)技術(shù)已成為金融分析師、電商運營專家、醫(yī)療研究員等職業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵能力。本課程特別設(shè)計行業(yè)案例庫，包含信用卡反欺詐建模、商品評論情感分析、疾病預(yù)測模型等12個實戰(zhàn)項目。

技術(shù)體系解析

數(shù)據(jù)處理技術(shù)棧

Numpy數(shù)組運算模塊包含廣播機制、聚合計算等18個核心知識點，配合Pandas實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)的時間序列分析。在電商用戶行為分析案例中，重點訓(xùn)練數(shù)據(jù)合并、分組聚合、缺失值處理等7種數(shù)據(jù)處理技巧。

機器學(xué)習(xí)算法庫

從KNN分類器到XGBoost集成學(xué)習(xí)，覆蓋監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的12種典型算法。通過銀行客戶流失預(yù)警系統(tǒng)開發(fā)，詳解邏輯回歸模型的特征選擇與參數(shù)調(diào)優(yōu)過程。

實戰(zhàn)項目清單

• ? 基于LSTM的股票價格預(yù)測系統(tǒng)
• ? 電商評論情感分析模型構(gòu)建
• ? 糖尿病患病風(fēng)險預(yù)測工具

教學(xué)特色說明

采用Jupyter Notebook交互式教學(xué)環(huán)境，提供金融數(shù)據(jù)處理專項訓(xùn)練包。每個算法模塊配套行業(yè)數(shù)據(jù)集，如銀行客戶征信數(shù)據(jù)、電商用戶行為日志、醫(yī)院電子病歷數(shù)據(jù)等6類真實數(shù)據(jù)資源。

適學(xué)人群說明

本課程特別適合三年以上工作經(jīng)驗的數(shù)據(jù)專員轉(zhuǎn)型，金融行業(yè)業(yè)務(wù)分析人員技能拓展，以及醫(yī)療健康領(lǐng)域研究人員。要求學(xué)員具備基礎(chǔ)的統(tǒng)計學(xué)概念，建議提前完成數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)課程學(xué)習(xí)。