【2265】【吴同学】

【个人情况】：学员大学肆业，目前从事的是电商PM岗位。学员大学的时候接触过编程的内容，但因为长时间不用有点遗忘，建议学员针对Python基础多复习下。学员现在在职，建议重心在编程上（python和sql上）BI方向的工具，可根据具体情况来选择学习。学员在学习中有什么问题随时发群里进行沟通。

【学习目标】：了解学会数据分析内容，报表工具看情况进行选择学习

【备注】：

【学习方向】：Python数据分析

【是否需要就业】：否

【目标就业地点】：二线城市

【课程学习顺序】：如学生有特殊要求，比如需要紧急完成论文，学习哪个阶段的内容。可以在该阶段下写上需要先学习的内容（可以按照阶段前面的数字进行标号）。方便学生和复审老师明确学习顺序。

（按照顺序学习即可，有问题随时跟老师联系调整）

【学员课程安排】：有任何疑问，在群里随时艾特或者ding教务老师和电话测评的老师！尽快解决，达到当前阶段没有疑问为止。



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【第1阶段】：编程阶段

【监督方式】：弱监督

「第1章」：Python基础

课程名称：【21924】【Python_Python基础语法（QZ）】

课程内容：python基础入门知识，适合0基础或初学者，视频中理论，代码和作业的讲解都有提及，适合做个系统性的学习。

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第2章」：Linux基础

课程名称：【21926】【Python_Linux（QZ）】

课程内容：本视频主要讲解Linux的基础命令，从搭建ubuntu系统到Linux命令的掌握以及Shell脚本的编写。适合0基础或基础薄弱的学员来进行学习。

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第3章」：Python

课程名称：【21925】【数据库_Mysql（QZ）】

课程内容：主要讲解了mysql数据库的使用，开发人员的基本操作。如果时间充足，可以系统学习。并且推荐数据分析的学员最好掌握下

---考核---（可选择，联系教务老师）



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【第2阶段】：编程阶段

【监督方式】：强监督

「第1章」：数据科学库

课程名称：【26896】【Python之数据科学库】

课程内容：主要讲解了目前主要是pandas、numpy、matpoltlib库的使用。必须要好好掌握。

---考核---（可选择，联系教务老师）



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【第3阶段】：工具阶段

【监督方式】：强监督

「第1章」：数据分析工具

课程名称：【14472】【1、数据分析-PowerBI的使用】

课程内容：该课程主要讲解了powerBI的安装和实践

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第2章」：数据分析工具

课程名称：【14746】【4、数据分析-PowerBI高阶】

课程内容：该课程主要讲解了PowerBI的数据建模、数据可视化、报表发布、画图、辛普森悖论、杜邦分析、交叉表等知识点

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第3章」：数据分析工具

课程名称：【14747】【5、数据分析-PowerBI实战】

课程内容：该课程主要讲解了数值分析、z分数与切比雪夫定理、数据可视化综合案例、Pearson相关系数、

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第4章」：数据分析工具

课程名称：【14712】【3、数据分析- Tableau使用】

课程内容：该课程讲解了Tableau的使用和安装可视化、仪表盘、分组、分层、排序等

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第5章」：数据分析工具

课程名称：【14754】【6、数据分析-数学基础】

课程内容：该课程主要讲解了概率、二项式分布、柏松概率、统计学中的均匀分布、正态概率分布、指数分布、SPSS分析、店铺分析、概率论与统计学实战

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第6章」：数据分析工具

课程名称：【14711】【2、数据分析-SPSS的基础学习】

课程内容：该课程主要讲解了基础的SPSS的安装

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第7章」：数据分析工具

课程名称：【14761】【7、数据分析-SPSS高级】

课程内容：该课程主要讲解了SPSS Modeler的安装和使用、数据读取和合并、导出和监控、卡方分布、CART决策树实践、自建模型、KNN实践、ROC分析、指标分析、小样本分析等

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第8章」：数据分析工具

课程名称：【14774】【8、数据分析-FineBI的使用】

课程内容：该课程主要讲解了FineBi的安装、模块介绍、数据源、数据管理、数据加工、数据可视化等知识点。

---考核---（可选择，联系教务老师）



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【第4阶段】：机器学习阶段

【监督方式】：弱监督

「第1章」：数学加强

课程名称：【29】【机器学习---数学基础加强】

课程内容：对机器学习常用的算法做了一个概览，偏理解。

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第1章」：机器学习导论

课程名称：【28】【机器学习---导论 】（机器学习扫盲专用）

课程内容：对机器学习常用的理论知识做了一个介绍。对强监督学习、半监督学习、无监督学习这些都做了一个概览。其中也对机器学习和大数据知识做了一个简单的介绍。

---考核---（可选择，联系教务老师）



【简历辅导阶段】

写出来初版的简历，然后老师进行建议，再次修改简历。简历合格，进行模拟面试。沟通面试问题等，具体事宜，到该阶段之后联系相应的教务老师进行安排。



【时间安排】：

学员可以自主安排学习时间。具体的时间可以灵活调整。

【相关规定】：

（1）每天完成今日学习任务，提交相应的csdn或者是有道云笔记之类的链接到每日作业中。老师会进行审核，每个阶段结束，进行阶段测评，测评通过，提交老师发布的通过截图到下一个课程的第一节的阶段卡点之后，方可进行下一章内容的学习。

（2）每个章节结束，如果觉得吸收比较乱，知识点多，可以进行xmind脑图的构造一下整体的思路！

（3）项目阶段，需要录制或者文档落地针对做过的项目的自述！

（4）每天必须按计划完成任务，临时有事需在日报中说明情况即可，长期请假请联系教务老师。

（5）考核不通过需要缴费补考，50元是第一次，每次增加50元，200元封顶（此项如有疑问，可以联系教务老师进行更改）。

【参考博客】：第二天早晨八点半，会有拜师晨报提醒。当中有学生优秀博客，可以查看学生的排版

【监督相关说明】：

弱监督：不需要每天提交作业，直接可以解锁课程，适合于自制力能力强的。

强监督：需要学习完一个课程通过管理员解锁才能继续学习下一个阶段，适合于自制力不够强，已经参加工作的学员。

【工作安排】：

（1）、批改作业，环境安装！还有学习过程中有不会的问题的话，艾特软件安装以及基础答疑老师！

（2）、学习过程中如果有什么问题和疑问，可以艾特答疑老师！

（3）、如果计划需要更改，可以群里艾特我和跟你电话测评沟通的老师进行沟通！

（4）、如果有什么方向上面的疑问，可以艾特相关的答疑老师和计划制定的老师！

（5）、如果不知道找哪位老师的话，或者问题比较紧急的可以艾特教务老师进行处理，或者有什么意见和建议（直接私聊教务老师）！教务老师会进行受理！