本实战课程围绕大数据技术在商业决策中的应用展开，重点培养学员的建模思维与算法应用能力。课程设置包含金融数据分析、推荐系统开发、客户画像构建三大核心模块，采用理论讲解与项目实操相结合的教学模式。
| 模块构成 | 技术要点 | 实战案例 |
|---|---|---|
| 数据处理基础 | 数据清洗/特征工程 | 电商用户行为分析 |
| 机器学习模型 | 决策树/协同过滤 | 金融风控模型构建 |
| 商业应用实践 | 推荐系统开发 | 电信用户运营分析 |
构建多维度的客户信用评估模型，整合交易数据、社交网络信息等多源数据，实现精准的信用风险预测。通过决策树算法优化反欺诈模型，提升金融机构的风控能力。
掌握非结构化日志处理技术
精通多源数据融合方法
熟练使用Scikit-learn框架
掌握推荐系统开发全流程
