CDA数据挖掘工程师培训课程

课程三大教学优势解析

在广州国富如荷数据科学教育体系中，CDA数据挖掘工程师培训采用阶梯式能力培养模型。课程初始阶段重点夯实Python编程基础与数据处理能力，中期通过金融风控、电商推荐等真实案例掌握机器学习建模，最终在NLP文本分析模块实现技术突破。

系统化课程体系详解

教学模块涵盖从数据治理到机器学习落地的完整知识链条，在数字化工作方法模块重点讲解CRISP-DM跨行业数据挖掘标准流程。通过客户价值分层、产品关联分析等20+业务场景实战，培养数据建模与商业洞察的双重能力。

核心教学模块

• › 数据处理与特征工程：缺失值处理、异常值检测、WOE编码
• › 监督学习算法：决策树/随机森林/GBDT/XGBoost实战
• › 非监督学习：聚类分析与关联规则挖掘
• › 深度学习基础：神经网络与TensorFlow框架

商业项目实战体系

课程配备金融、零售、医疗三大领域的实战项目库，学员需独立完成从业务理解、数据清洗到模型部署的全流程：

典型实战案例

• › 银行信用卡违约预测模型（逻辑回归/XGBoost）
• › 电商用户生命周期价值预测（时间序列分析）
• › 医疗影像分类系统（卷积神经网络实战）

职业发展支持计划

课程包含Git版本控制、Docker容器化部署等工程化教学内容，配套CDA LEVEL II/III认证辅导。服务模块提供简历优化指导、模拟面试训练以及企业内推渠道，往期学员入职企业包括腾讯云、平安科技、顺丰大数据等部门。