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熟练掌握常用的无监督学习算法（聚类、异常检测、降维）和监督学习算法（分类、回归）深刻理解特征工程的重要性，掌握特征选择、特征提取、特征构建的各种方法，熟悉模型评估指标精通Pandas、NumPy进行复杂的数据操作，熟练使用Scikit-learn、Tslearn、Stumpy等数据挖掘与时序分析库具备数据敏感度，能从海量数据中快速发现异常、规律和潜在的业务问题，具备数据归因能力。初步理解汽轮机及发电厂原理 1.设计并维护设备状态、运行性能、故障案例等专题数据表； 2. 参与建立标准化的数据清洗与质量评估体系，解决数据缺失、噪声干扰、多源异构等问题 3.运用关联规则、聚类分析、异常检测、因果发现等数据挖掘算法，识别设备性能退化规律、隐蔽故障征兆及运行参数间的复杂耦合关系，并泛化为产品标准算法； 4.参与智能运维项目交付后的数据分析、运行支持与维护。 5.跟踪时序数据挖掘领域前沿技术，撰写高水平学术论文和专利
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