区别于传统编程教学，本Python数据挖掘课程聚焦工业级数据处理场景。学员将系统学习Pandas数据清洗技巧、Scikit-learn建模方法，以及Matplotlib可视化呈现等核心技能模块。
| 教学模块 | 技术要点 | 实战项目 |
|---|---|---|
| 数据预处理 | 缺失值填补/特征缩放 | 电商用户行为分析 |
| 建模分析 | 随机森林/XGBoost | 金融风控预测模型 |
| 可视化呈现 | Seaborn/Plotly | 销售数据多维看板 |
课程采用"理论精讲+编码演示+项目实战"三阶教学法。每模块配备真实企业数据集，学员需完成从数据探索到模型部署的完整开发流程。
通过本Python数据分析课程的系统训练，学员将具备以下技术能力：
• 数据质量评估与清洗策略制定
• 特征工程中的编码与降维技术
• 构建自动化数据预处理管道
• 监督学习模型参数调优
• 模型评估指标选择与优化
• 集成学习方法实战应用
