数字技术应用工程师是面向数字经济领域的职业技能认证，涵盖大数据、人工智能、云计算、物联网等数字技术的应用与实践，适合从事相关行业的专业技术人员报考。：国家推动“数字经济”“新基建”，数字技术人才缺口超千万（如《数字经济人才发展白皮书》预测）。软件开发工程师、数据分析师、云计算工程师、网络运维人员等，需系统提升数字技术应用能力。制造业、金融、医疗、教育等领域中，从事数字化转型、智能化改造的相关岗位人

大模型应用工程师是指专注于大型人工智能模型（如自然语言处理、多模态模型等）的部署、优化及行业落地的技术人才。：计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业，熟悉Python、深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）。：研究大模型生态（如LLaMA、ChatGLM）、推理优化（vLLM/TensorRT）。深耕技术栈：掌握大模型API调用（如GPT、Claude）、LangChain等工具

生成式人工智能应用工程师课程是一套涵盖专业化知识架构、科学化培养路径与系统化考核标准的高端生成式 AI 人才培养体系。该体系旨在全面衡量从业者在生成式 AI 技术原理、大模型应用开发、多模态场景落地及跨行业实践等方面的核心能力，满足互联网、文创、教育、企业服务、数字营销等多行业对生成式人工智能专业人才的需求，助力企业以生成式 AI 技术创新驱动内容生产效率提升、服务模式优化与业务场景拓展。

人工智能应用工程师需要具备的技能包括：1.扎实的数学和统计基础，包括线性代数、概率论和统计学等。2. 掌握常见的机器学习和深度学习算法，了解它们的原理和适用场景。3. 熟悉数据处理和分析的方法，能够处理和清洗大规模数据。4. 熟练使用编程语言和工具，例如Python、TensorFlow等。5. 良好的问题解决和创新能力，能够将人工智能技术应用于实际场景中解决问题。

人工智能训练师不同级别对应职位和薪酬

随着人工智能技术深度融入制造、医疗、金融等行业，AI技能型人才需求井喷！据预测，到2025年，我国人工智能核心产业人才缺口将达500万。中职院校作为技能人才培养的“主阵地”，亟需紧跟产业趋势，打造符合企业需求的AI技术人才。

2024年第二期丨全国高校大数据与人工智能师资研修班

Python数据分析与挖掘实战（第2版）一共分为三个部分，包括基础篇（第1～5章）、实战篇（第6～12章）、提高篇（第13章）。

数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，核心方法包括分类、聚类、关联规则、回归、异常检测等。

以上指导老师除了可以获得“优秀指导教师”证书之外，还将获得一年内免费观看泰迪云课堂上VIP课程的权限。“优秀指导教师”证书及泰迪云课堂观看账号、密码将在7月31日前发到各位老师的邮箱。