系统化课程培养数据实战能力
本课程聚焦人工智能领域的数据分析技术培养，设置三大核心训练模块：
| 技术模块 | 核心内容 | 实战项目 |
| 数据预处理 | 缺失值填补/异常检测 | 电商用户行为数据清洗 |
| 机器学习 | 监督学习/深度学习 | 金融风控模型构建 |
| 数据可视化 | Tableau/PowerBI应用 | 销售数据动态看板制作 |
多维培养体系
课程采用阶梯式培养路径，分阶段突破技术难点：
- 基础阶段：Python语法精讲与Numpy/Pandas库操作
- 进阶阶段：Scikit-learn机器学习框架实战
- 高阶阶段：TensorFlow深度学习项目开发
教学资源配置
课程配套资源包含：
- 实时更新的行业数据集
- 专家录制的进阶视频课程
- 在线编程环境支持
- 项目成果展示平台
人才培养方向
课程面向以下群体设计：
- 计划转型数据分析领域的在职人员
- 计算机相关专业深造学生
- 人工智能技术应用研究者
