已关闭
2282-冯同学-算法方向-金融量化-就业：否
2282-冯同学-算法方向-金融量化-就业：否
![]()
扫二维码继续学习 二维码时效为半小时
【2282】【冯同学】
【个人情况】：机械专业毕业，目前在券商工作，目标做量化相关的学习。数学基础需要加强，python零基础，机器学习和深度学习零基础。每天学习2小时
【学习目标】：目前以实现自己的想法为主，前期学习python和量化课程，自己实现和应用过程中可能涉及前端接口实现@lonely。机器学习目前兴趣较低，先安排课程，按照学生自己实现进度和想法再逐步进行学习。暂时未安排机器学习和深度学习对应项目，后期有需要再加入
【备注】：一年
【学习方向】：金融量化
【是否需要就业】：否
【目标就业地点】：一线城市
【课程学习顺序】：以老师发的学习思路为主
（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。
===============章节分割线===============
【第1阶段】：基础阶段
【监督方式】：强监督
「第1章」：编程语言篇
课程名称：【3434】【Python基础知识-pycharm版「解锁式学习」】
课程内容：python基础入门知识，对于算法中需要的基础的python做了一个系统的学习。
---考核---（可选择，联系教务老师）
「第2章」：数据结构与算法篇
课程名称：【36】【Python数据结构与算法「解锁式学习」】
课程内容：数据结构入门，主要讲解了堆、栈、链表、快排、二分、树等数据结构与算法，课程末尾将会提供leetcode刷题教程，请需要就业的徒弟务必重视练习。
---考核---（可选择，联系教务老师）
「第3章」：编程语言篇
课程名称：【14281】【机器学习-数据科学库（HM）「解锁式学习」】
课程内容：讲解了目前主要是pandas、numpy、matpoltlib库的使用。
---考核---（可选择，联系教务老师）
「第4章」：编程语言篇
课程名称：【19638】【数据分析-项目合集「自由式学习」】
课程内容：该课程主要讲解了股票分析案例、人口数据分析案例、美国大选案例、用户数据分析案例四个例子来加深数据分析的例子
---考核---（可选择，联系教务老师）
===============章节分割线===============
【第2阶段】：数学阶段
【监督方式】：弱监督
「第1章」：高数基础篇
课程名称：【749】【1、高数基础---人工智能AI数学基础(完全0基础数学)「自由式学习」】
课程内容：高数的系统知识学习，不建议从头到尾观看。浪费时间，可以通过数学加强课程中的数学知识，针对性复习。
---考核---（可选择，联系教务老师）
「第2章」：概率基础篇
课程名称：【752】【2、概率基础---人工智能AI数学基础(完全0基础数学)「自由式学习」】
课程内容：概率的系统知识学习，不建议从头到尾观看。浪费时间，可以通过数学加强课程中的数学知识，针对性复习。
---考核---（可选择，联系教务老师）
「第3章」：统计基础篇
课程名称：【753】【3、统计基础---人工智能AI数学基础(完全0基础数学)「自由式学习」】
课程内容：统计的系统知识学习，不建议从头到尾观看。浪费时间，可以通过数学加强课程中的数学知识，针对性复习。
---考核---（可选择，联系教务老师）
===============章节分割线===============
【第3阶段】：金融量化阶段
【监督方式】：强监督
「第1章」：金融量化理论篇
课程名称：【9609】【量化_Python量化投资与机器学习「解锁式学习」】
课程内容：待介绍
---考核---（可选择，联系教务老师）
「第2章」：金融量化理论篇
课程名称：【9611】【量化_量化交易实战迭代式的量化策略研发「解锁式学习」】
课程内容：待介绍
---考核---（可选择，联系教务老师）
「第3章」：金融量化项目篇
课程名称：【3111】【机器学习与量化交易项目「解锁式学习」】
课程内容：等待介绍文本
---考核---（可选择，联系教务老师）
「第4章」：金融量化项目篇
课程名称：【9612】【量化_量化交易策略编写及系统搭建「解锁式学习」】
课程内容：待介绍
---考核---（可选择，联系教务老师）
===============章节分割线===============
【第4阶段】：数学阶段
【监督方式】：强监督
「第1章」：数学加强篇
课程名称：【19968】【机器学习中的数学基础-53集「解锁式学习」】
课程内容：对机器学习中的数学中的微分[极限、导数、费马定理、泰勒、多元函数、偏导数、方向导数、梯度、链式法制、拉格朗日]，线性代数[向量、矩阵、张量、行列式、线性方程组、矩阵分解]，概率[随机变量、概率分布、贝叶斯定理、期望、方差、大数定律、特征函数、中心极限定理、统计学基础、极大似然估计、zuida后验估计、蒙特卡罗方法、Bootstrap方法、EM算法]，最优化方法[最速下降法、共轭梯度法、牛顿法、拟牛顿法、约束非线性优化、KKT条件]等数学知识点的复习
---考核---（可选择，联系教务老师）
===============章节分割线===============
【第5阶段】：机器学习阶段
【监督方式】：强监督
「第1章」：机器学习基础篇
课程名称：【3211】【机器学习算法基础（基础机器学习课程）「解锁式学习」】
课程内容：机器学习基础算法的讲解，偏向于实现，对底层原理没有进行过多的阐述。
---考核---（可选择，联系教务老师）
「第2章」：机器学习进阶篇
课程名称：【33】【机器学习---算法进阶「解锁式学习」】
课程内容：对机器学习深入的讲解，利用了大量的数学公式进行推导，足以应对工厂面试过程中问到的算法的底层远离的实现。比较难理解，需要多次吸收强化。如对该课程有不适应，请及时跟教务老师联系。
---考核---（可选择，联系教务老师）
「第3章」：机器学习工具篇
课程名称：【4291】【机器学习-Sklearn课程--V2「解锁式学习」】
课程内容：机器学习中的一个框架的学习，偏向于练习。
---考核---（可选择，联系教务老师）
「第4章」：机器学习工具篇
课程名称：【24941】【机器学习-Sklearn（第三版）「解锁式学习」】
课程内容：该课程主要讲解了经典算法决策树、随机森林、特征工程数据预处理、经典算法降维算法PCA、逻辑回归、聚类算法KMeans、支持向量机SVM、线性回归、朴素贝叶斯、 XGBoost及其相关案例
---考核---（可选择，联系教务老师）
===============章节分割线===============
【第6阶段】：深度学习阶段
【监督方式】：强监督
「第1章」：深度学习基础篇
课程名称：【22697】【深度学习-【2020版】【深版】「数据挖掘-自由式学习」】
课程内容：深度学习深入知识的讲解，对神经网络等深度学习常用的算法进行了讲解
---考核---（可选择，联系教务老师）
「第2章」：深度学习工具篇
课程名称：【3267】【TensorFlow深度学习（第二版更新TF）-2「解锁式学习」】
课程内容：深度学习中的TensorFlow框架的讲解于使用。
---考核---（可选择，联系教务老师）
【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！