Python大数据模型拟合核心是通过轻量化数据预处理、分布式框架适配、模块化模型选型与迭代调优实现规模化数据精准拟合，结合分布式存储与并行计算降低单节点压力，通过交叉验证与偏差方差权衡提升泛化能力，适配多元大数据场景，文中对比了主流分布式拟合工具，分享了结构化与非结构化数据拟合策略差异，介绍了标准化调优流程与落地案例，还提到可通过PingCode管理拟合项目的版本迭代与任务分配，未来联邦学习与轻量化框架将成发展趋势