目前很多知名的机器学习、人工智能以及深度学习框架也都是基于Python语言进行开发的。

Python 技术应用工程师”是由工业和信息化部教育与考试中心推出一套专业化，科学化，系统化的人才考核标准，涉及在互联网、零售、 金融、电信、 医学、旅游等行业专门从事数据采集、数据分析、机器学习、人 工智能并能制作业务报告

‖ 项目简介      大模型应用工程师职业技术认证是工业和信息化部教育与考试中心推出的，针对大模型领域专业人才的考核体系。该认证旨在衡量从业者在大模型应用‌数据整合、语义理解、逻辑推理、文本输出以及应用等方面的能力，以满足不同行业对大模型应用人才的需求，推动企业大模型应用驱动决策的发展。      证书分为初级、中级、高级三个等级，为不同层次的大模型应用人才提供了专业的能力考核。 ‖ 能力标准 1、大模型应用工程师（初级）      掌握大模型的基础应用，如数据清洗、预处理，以及模型的基本训练和调优。能够使用常见的深度学习框架和工具，进行大模型的部署和集成。     熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台，能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试。具备数据处理能力，包括数据爬取、清洗、增强和标注等。     通过实际操作，熟悉大模型在实际项目中的应用流程，包括模型设计、数据处理、训练与优化、部署以及性能监测与维护等环节。 2、大模型应用工程师（中级）      掌握大模型的基础应用，如数据清洗、预处理，以及模型的基本训练和调优。能够使用常见的深度学习框架和工具，进行大模型的部署和集成。     熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台，能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试。具备数据处理能力，包括数据爬取、清洗、增强和标注等。     深入了解LLM大模型的基础特性和应用场景，掌握大模型部署与应用的相关技术。     熟练进行数据读取、模型训练、特征提取与相似度计算等操作，实现准确高效的文本检索功能，并对整个文本检索过程进行总结和优化。     具备一定的商业敏感度，能够结合业务场景，从大模型应用角度提出合理的建议和决策支持。 3、大模型应用工程师（高级）      掌握大模型的基础应用，如数据清洗、预处理，以及模型的基本训练和调优。能够使用常见的深度学习框架和工具，进行大模型的部署和集成。     熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台，能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试以及熟悉使用modelscope平台和LLaMA - Factory界面微调工具等。     具备数据处理能力，包括数据爬取、清洗、增强和标注等。深入了解LLM大模型的基础特性和应用场景，掌握大模型部署与应用的相关技术以及深入理解基于CLIP模型的电商多模态图文检索原理和应用场景，能够对相关数据进行有效的预处理，使其符合模型输入要求。     具备独立部署Qwen2大模型的能力，包括环境搭建、模型配置、运行调试等环节，同时能够对模型进行量化优化，提高模型运行效率。了解其他常见大模型的部署方法和流程，具备举一反三的能力，同时具备团队管理和项目协调能力，能够带领团队完成大模型应用分析项目，与其他部门有效沟通协作，推动大模型成果在企业中的落地应用。 ‖ 课程内容 ‖ 报考条件 初级：无要求，皆可报考。 中级：（满足其中一个条件即可） 1. 获得初级证书。 2. 年满18周岁，具备高中以上学历，工作年限满1年。 高级：（满足其中一个条件即可） 1. 获得中级证书。 2. 年满20周岁以上，工作年限满2年。 3. 年满20周岁以上，具备大专及以上学历。 ‖ 考试方式 考试方式分为线下考试站点或线上考试系统统考两种方式，考试形式为上机答题，闭卷。 考试题型： 初级：120 分钟，单选题+多选题+判断题+操作题+简答题，上机答题。 中级：120 分钟，单选题+多选题+判断题+操作题+简答题，上机答题。 高级：120 分钟，单选题+多选题+判断题+操作题+简答题，上机答题。 ‖ 成绩评分 考试最终成绩满分为100分，成绩80-100分为优秀；成绩60-79分为合格；成绩60分以下为不合格。 ‖ 证书样本 学员经考核合格，由工业和信息化部教育与考试中心颁发的大模型应用工程师职业技术证书，证书可登录国家工信部教育与考试中心官网查询。  

‖ 项目简介      大模型应用工程师职业技术认证是工业和信息化部教育与考试中心推出的，针对大模型领域专业人才的考核体系。该认证旨在衡量从业者在大模型应用‌数据整合、语义理解、逻辑推理、文本输出以及应用等方面的能力，以满足不同行业对大模型应用人才的需求，推动企业大模型应用驱动决策的发展。      证书分为初级、中级、高级三个等级，为不同层次的大模型应用人才提供了专业的能力考核。 ‖ 能力标准 1、大模型应用工程师（初级）      掌握大模型的基础应用，如数据清洗、预处理，以及模型的基本训练和调优。能够使用常见的深度学习框架和工具，进行大模型的部署和集成。     熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台，能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试。具备数据处理能力，包括数据爬取、清洗、增强和标注等。     通过实际操作，熟悉大模型在实际项目中的应用流程，包括模型设计、数据处理、训练与优化、部署以及性能监测与维护等环节。 2、大模型应用工程师（中级）      掌握大模型的基础应用，如数据清洗、预处理，以及模型的基本训练和调优。能够使用常见的深度学习框架和工具，进行大模型的部署和集成。     熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台，能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试。具备数据处理能力，包括数据爬取、清洗、增强和标注等。     深入了解LLM大模型的基础特性和应用场景，掌握大模型部署与应用的相关技术。     熟练进行数据读取、模型训练、特征提取与相似度计算等操作，实现准确高效的文本检索功能，并对整个文本检索过程进行总结和优化。     具备一定的商业敏感度，能够结合业务场景，从大模型应用角度提出合理的建议和决策支持。 3、大模型应用工程师（高级）      掌握大模型的基础应用，如数据清洗、预处理，以及模型的基本训练和调优。能够使用常见的深度学习框架和工具，进行大模型的部署和集成。     熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台，能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试以及熟悉使用modelscope平台和LLaMA - Factory界面微调工具等。     具备数据处理能力，包括数据爬取、清洗、增强和标注等。深入了解LLM大模型的基础特性和应用场景，掌握大模型部署与应用的相关技术以及深入理解基于CLIP模型的电商多模态图文检索原理和应用场景，能够对相关数据进行有效的预处理，使其符合模型输入要求。     具备独立部署Qwen2大模型的能力，包括环境搭建、模型配置、运行调试等环节，同时能够对模型进行量化优化，提高模型运行效率。了解其他常见大模型的部署方法和流程，具备举一反三的能力，同时具备团队管理和项目协调能力，能够带领团队完成大模型应用分析项目，与其他部门有效沟通协作，推动大模型成果在企业中的落地应用。 ‖ 课程内容 ‖ 报考条件 初级：无要求，皆可报考。 中级：（满足其中一个条件即可） 1. 获得初级证书。 2. 年满18周岁，具备高中以上学历，工作年限满1年。 高级：（满足其中一个条件即可） 1. 获得中级证书。 2. 年满20周岁以上，工作年限满2年。 3. 年满20周岁以上，具备大专及以上学历。 ‖ 考试方式 考试方式分为线下考试站点或线上考试系统统考两种方式，考试形式为上机答题，闭卷。 考试题型： 初级：120 分钟，单选题+多选题+判断题+操作题+简答题，上机答题。 中级：120 分钟，单选题+多选题+判断题+操作题+简答题，上机答题。 高级：120 分钟，单选题+多选题+判断题+操作题+简答题，上机答题。 ‖ 成绩评分 考试最终成绩满分为100分，成绩80-100分为优秀；成绩60-79分为合格；成绩60分以下为不合格。 ‖ 证书样本 学员经考核合格，由工业和信息化部教育与考试中心颁发的大模型应用工程师职业技术证书，证书可登录国家工信部教育与考试中心官网查询。  

‖ 项目简介         大数据治理工程师是由工业和信息化部教育与考试中心推出的一套针对大数据治理领域专业人才的考核体系，涵盖了从基础到高级的全面技能要求，旨在培养能够在互联网、金融等众多行业中，运用大数据治理技术进行数据整合、处理、分析与应用的专业人才，以提升企业数据管理水平，挖掘数据价值，助力企业数字化转型和决策优化。       “大数据治理工程师”证书分为初级、中级、高级三个等级，每个等级对相关从业人员的知识和技能要求逐步提升，形成了一套完整的人才培养和评估体系。 ‖ 能力标准 1、大数据治理工程师（初级）      掌握Linux操作系统的基本操作，具备一定的Python数据分析基础知识，了解数据分析的基本流程，能够进行简单的数据预处理和分析任务。     对ETL大数据整合与处理有初步认识，理解数据抽取、转换和加载的基本概念，能够在指导下完成简单的数据处理任务，如创建数据库连接、进行基础的数据处理操作等。 2、大数据治理工程师（中级）      熟练掌握 Linux 操作系统的进阶技能，能够编写简单的脚本实现自动化任务，提升工作效率。深入理解 Python 数据分析与挖掘技术，能够运用数据分析工具和技术解决实际业务问题。     熟练掌握 ETL 大数据整合与处理流程，能够独立完成数据处理任务。具备一定的数据存储和管理知识，了解数据仓库的基本概念，能够进行数据库的简单管理和维护。 3、大数据治理工程师（高级）      精通 Linux 操作系统，能够对系统进行优化配置，解决复杂的系统故障和性能问题，确保大数据处理环境的稳定运行。能够运用高级数据分析算法和技术进行深度数据挖掘，为企业提供数据驱动的决策建议。     熟练掌握 ETL 大数据整合与处理技术，能够设计和优化大型数据处理流程，处理海量数据的集成和转换任务。深入理解数据存储技术，能够构建高效的数据存储和管理系统。     掌握多种大数据实时处理框架，满足企业对实时数据处理的需求。在机器学习进阶知识领域，熟悉各类算法、集成学习和强化学习等技术，能够将这些技术应用于实际项目中，解决复杂的业务问题。     具备大数据治理项目的整体规划和管理能力，能够带领团队完成大数据治理项目的实施，确保项目目标的达成。 ‖ 课程内容 ‖ 报考条件 初级：无要求，皆可报考。 中级：（满足其中一个条件即可） 1. 获得初级证书。 2. 年满18周岁，具备高中以上学历，工作年限满1年。 高级：（满足其中一个条件即可） 1. 获得中级证书。 2. 年满20周岁以上，工作年限满2年。 3. 年满20周岁以上，具备大专及以上学历。 ‖ 考试方式 考试方式分为线下考试站点或线上考试系统统考两种方式，考试形式为上机答题，闭卷。 考试题型： 初级：120 分钟，单选题+多选题+判断题+操作题+简答题，上机答题。 中级：120 分钟，单选题+多选题+判断题+操作题+简答题，上机答题。 高级：120 分钟，单选题+多选题+判断题+操作题+简答题，上机答题。 ‖ 成绩评分 考试最终成绩满分为100分，成绩80-100分为优秀；成绩60-79分为合格；成绩60分以下为不合格。 ‖ 证书样本 学员经考核合格，由工业和信息化部教育与考试中心颁发的大数据治理工程师职业技术证书，证书可登录国家工信部教育与考试中心官网查询。

‖ 项目简介      数字技术应用工程师是工业和信息化部教育与考试中心推出的一套专业化、系统化的人才考核标准，面向数字技术应用领域，旨在培养具备扎实数字技术基础、丰富实践经验和创新能力的专业人才，以满足各行业数字化转型对专业技术人才的需求。      证书分为初级、中级、高级三个等级，对从业者在职业道德、知识储备、技术应用能力等方面进行全面考核。 ‖ 能力标准 1、数字技术应用工程师（初级）      具备基本的职业道德素养，了解数字技术相关法律法规的基本要求。     掌握计算机基础操作、网络基础知识，能进行简单的计算机系统维护。     熟悉数字技术基本概念，如编程基础概念、数据库基本概念等。     能够运用基础数字工具，如办公软件进行数据简单整理与分析，完成基本的文档处理、图表制作等任务。 2、数字技术应用工程师（中级）      严格遵守职业道德规范，保守企业数字技术相关机密。深入理解相关法律法规，能为企业数字技术应用提供初步的合规建议。     熟练掌握Python或Java任一种编程语言的基本语法和常用库，能够开发简单的应用程序。     掌握MySQL数据库的基本操作，包括数据的增删改查、用户权限管理，能进行数据库的日常维护。     具备一定的网络安全意识，能识别常见网络安全风险并采取基本防范措施。可以参与小型数字技术应用项目，如企业内部数据统计分析项目、小型网站前端开发项目等。 3、数字技术应用工程师（高级）      秉持高度的职业道德，积极推动数字技术应用领域的行业规范和文化建设。遵守相关法律法规，能为企业制定全面的数字技术合规策略，处理复杂的法律事务。     熟练掌握Python和Java编程，精通MySQL数据库高级操作，包括复杂查询、存储过程优化等。     深入掌握Zookeeper分布式服务框架、HBase分布式数据库、NoSQL数据库技术，能够进行分布式系统的架构设计、部署和优化。     熟练运用Python进行数据分析、数据可视化和机器学习算法实现。具备丰富的项目实践经验，能够独立领导大型数字技术应用项目。 ‖ 课程内容 ‖ 报考条件 初级：无要求，皆可报考。 中级：（满足其中一个条件即可） 1. 获得初级证书。 2. 年满18周岁，具备高中以上学历，工作年限满1年。 高级：（满足其中一个条件即可） 1. 获得中级证书。 2. 年满20周岁以上，工作年限满2年。 3. 年满20周岁以上，具备大专及以上学历。 ‖ 考试方式 考试方式分为线下考试站点或线上考试系统统考两种方式，考试形式为上机答题，闭卷。 考试题型： 初级：120 分钟，单选题+多选题+判断题+操作题+简答题，上机答题。 中级：120 分钟，单选题+多选题+判断题+操作题+简答题，上机答题。 高级：120 分钟，单选题+多选题+判断题+操作题+简答题，上机答题。 ‖ 成绩评分 考试最终成绩满分为100分，成绩80-100分为优秀；成绩60-79分为合格；成绩60分以下为不合格。 ‖ 证书样本 学员经考核合格，由工业和信息化部教育与考试中心颁发的数字技术应用工程师职业技术证书，证书可登录国家工信部教育与考试中心官网查询。  

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  【2024年第2期】全国数字人才技术提升骨干师资研修班 线下北京班：大模型微调与私有化部署实战   培训时间与方式 1、课程方向：大模型微调与私有化部署实战 2、培训时长：72