本培训项目聚焦数据科学全栈技术，覆盖分布式计算框架应用、特征工程处理、机器学习建模等关键技术节点，特别强化Spark生态系统与数据挖掘算法在企业级场景的落地实践。
| 教学阶段 | 核心知识点 |
|---|---|
| 数据处理基础 | 数据清洗技术、特征转换方法、降维处理原理 |
| Spark平台实战 | RDD编程模型、Spark SQL优化策略、Streaming窗口机制 |
| 机器学习体系 | 监督学习算法集群、无监督建模方法、模型评估指标 |
| 工业级项目实践 | 用户画像构建、实时推荐系统、金融风控建模 |
基于逻辑回归与集成学习的信用评分系统开发
运用聚类算法实现客户分群与精准营销
| 技术领域 | 工具框架 | 算法类型 |
|---|---|---|
| 数据预处理 | Spark SQL | PCA降维 |
| 实时计算 | Spark Streaming | 窗口函数 |
| 机器学习 | MLlib | 决策树算法 |
