| 教学模块 | 核心技术栈 | 项目案例 |
|---|---|---|
| 数据预处理 | MySQL/Pandas | 电商用户行为分析 |
| 可视化分析 | Tableau/PowerBI | 零售业销售看板 |
| 机器学习 | Scikit-learn/Spark ML | 电信用户流失预警 |
课程采用三阶段进阶模式：
每日学习安排包含上午理论精讲、下午实验室实操、晚间案例复盘，周末进行项目答辩演练。
构建商品关联规则模型，实现购物篮分析与库存优化，涉及Apriori算法实战应用。
运用Scrapy框架采集新闻数据，通过朴素贝叶斯算法实现文本分类，构建舆情预警机制。
采用双线并行的培养模式：
配备Linux环境下的Hadoop集群实操，深入理解分布式计算在数据挖掘中的应用场景。
