ETL是用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。模型训练、模型部署属于数据挖掘中机器学习的两个阶段。机器学习的特征提取阶段会使用一些ETL的技术。

正确答案是：B: 训练模型 和 C: 模型部署。

ETL过程是指数据的抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）三个步骤。具体分析如下：

1. **抽取数据（Extract）**：这是ETL过程的第一步，指从不同的数据源中提取原始数据。这些数据源可以是数据库、文件系统、API等。

2. **转换数据（Transform）**：这是ETL过程的第二步，指对提取出来的数据进行清洗、格式化、聚合等处理，使其符合目标数据仓库或数据湖的要求。

3. **加载数据（Load）**：这是ETL过程的最后一步，指将转换后的数据加载到目标系统中，如数据仓库或数据湖中。

而**训练模型**和**模型部署**属于机器学习或数据科学流程中的步骤，不属于ETL过程。因此，正确答案是B和C。