Python数据分析师职业培养体系
| 课程模块 | 技术要点 | 实战项目 |
| 数据采集处理 | Requests爬虫框架 Pandas数据清洗 |
电商评论数据抓取 医疗数据标准化处理 |
| 可视化分析 | Matplotlib基础绘图 Pyecharts交互图表 |
金融数据仪表盘 销售趋势动态呈现 |
教学特色与行业应用
课程采用真实企业数据案例库，重点培养数据建模思维。在金融风控模块中，学员将运用随机森林算法构建信用评分模型；电商板块着重用户行为分析与商品推荐系统开发；医疗方向则涉及疾病预测模型的参数调优。
机器学习专项训练
- 监督学习：线性回归预测房价趋势
- 分类算法：XGBoost实现客户流失预警
- 聚类分析：K-means挖掘用户消费特征
职业发展路径规划
完成培训的学员可胜任多领域数据分析岗位，括但不限于：
| 行业领域 | 典型岗位 | 核心技能 |
| 金融科技 | 量化分析师 | 风险建模 投资组合优化 |
| 电子商务 | 商业分析师 | 用户画像构建 销售预测模型 |
