1.车辆数据采集与处理：
- 用Python开发车载终端（T-Box）的数据采集脚本，解析CAN总线信号（如车速、电池状态、故障码）。
- 使用Pandas处理海量车辆数据（如驾驶行为分析、电池健康度预测）。
2.车联网平台开发：
搭建Web平台（Flask/Django）实现车辆数据的可视化（如实时位置监控、远程诊断）。
通过MySQL存储车辆运行数据（如充电记录、OTA升级日志）。
3.自动驾驶数据工程
爬取公开道路数据（如高精地图POI信息、交通标志库）用于模型训练。
清洗激光雷达/摄像头采集的原始数据（去噪、格式标准化）。