在数字化转型浪潮中，掌握人工智能与大数据技术已成为工程师的核心竞争力。本课程采用渐进式教学法，构建从基础到实战的完整知识图谱。
| 阶段 | 核心内容 | 技术工具 |
|---|---|---|
| 基础建设 | Python编程基础与数据处理 | NumPy/Pandas |
| 进阶提升 | 机器学习算法原理与实践 | Scikit-learn |
| 实战应用 | 深度学习框架与项目开发 | TensorFlow/Keras |
数据可视化模块重点讲解Matplotlib与Seaborn的图形化呈现技巧，通过案例演示如何将复杂数据转化为直观图表。在自然语言处理专题中，学员将掌握文本挖掘的关键技术，包括词向量建模与情感分析算法。
采用项目驱动教学法，每个技术模块均配备真实行业案例。在金融风控实战中，学员将完整经历特征工程构建到模型部署的全流程；电商推荐系统项目则涵盖用户画像构建与协同过滤算法应用。
