熟练掌握 Python 编程语言，熟练使用 Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn 等数据分析库，能够高效完成数据清洗、缺失值处理、数据特征提取、统计分析工作。熟练运用 Scrapy 框架开展网络爬虫开发，掌握反爬基础策略、数据批量采集与结构化存储方法，具备真实项目数据获取与整理能力。具备基础 Java 编程能力，理解面向对象编程思想，可配合大数据生态项目开发。熟练使用 Excel 高级函数、数据透视表、图表分析，可快速完成数据汇总、报表制作与可视化分析。熟练使用 Geogebra、可视化绘图工具，能够完成图形建模、数据动态展示与教学可视化呈现。掌握 Markdown、LaTeX 排版，可独立完成论文排版、公式编辑、建模报告、PPT 规范化输出。

一:石榴多模态数据智能挖掘与预警建模:
核心职责：数据预处理、CNN+LSTM混合模型搭建、多源数据融合分析
1. 对接数据集，离线完成图像OCR解析、时序数据归一化处理，构建标准化训练数据集；
2. 搭建卷积神经网络完成果实病害细粒度分类，基于长短期记忆网络对环境时序数据建模，挖掘气象参数与病害扩散的潜在关联；
3. 进行多轮超参数调优、交叉验证，优化模型精度，制作动态可视化分析图表；
4. 输出完整源代码、实验评估指标、行业应用分析报告，答辩完整落地，强化分布式数据分析、机器学习建模、项目复盘总结能力。