【2515】【谭同学】 【个人情况】：金融数学专业研究生，目前已经工作，在公募基金做策略研究员，有一定的Python基础，数学基础不错。希望学习编程和量化金融相关的一些技术和工具，以便能够实现策略的一些优化和落地应用。同时需要学习一些可视化的技术。 【学习目标】：学习编程和算法辅助工作中的内容 【备注】： 【学习方向】：金融量化 【是否需要就业】：否 【目标就业地点】：其他城市 【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：【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2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） 「第3章」：编程语言篇 课程名称：【16186】【Python时间序列分析「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） ===============章节分割线=============== 【第2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3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：【21964】【深度学习-【2020版】【深版】「数据挖掘-解锁式学习」】 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：【9555】【Pytorch学习「解锁式学习」】 课程内容：深度学习中的Pytorch框架的讲解于使用。                     ---考核---（可选择，联系教务老师） 「第3章」：深度学习工具篇 课程名称：【9622】【深度学习-Tensorflow2.0「解锁式学习」】 课程内容：深度学习中TensorFlow2.X版本的讲解与使用。                     ---考核---（可选择，联系教务老师） ===============章节分割线=============== 【第4阶段】：说明课程 【监督方式】：强监督 「第1章」：基础和方向的分割阶段 课程名称：【3244】【说明课程（基础知识与项目衔接说明课程）「解锁式学习」】 课程内容：项目阶段与基础阶段的分界点，在该课程之前为基础阶段，之后为项目阶段，如需更改方向，请在该阶段在群里与老师沟通。                     ---考核---（可选择，联系教务老师） ===============章节分割线=============== 【第5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6阶段】：金融风控阶段 【监督方式】：强监督 「第1章」：金融风控项目篇 课程名称：【21205】【金融风控实战「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2章」：金融风控项目篇 课程名称：【4309】【金融数据分析「解锁式学习」】 课程内容：该课程讲解了GBDT、神经网络模型预测、贷款申请评分卡、以及违约预测等金融相关的数据挖掘                     ---考核---（可选择，联系教务老师） ===============章节分割线=============== 【第7阶段】：AI项目合集阶段 【监督方式】：强监督 「第1章」：机器学习项目系列篇 课程名称：【3113】【机器学习-金融反欺诈模型训练（10）「解锁式学习」】 课程内容：Kaggle中对金融风控的反欺诈模型的项目练习。                     ---考核---（可选择，联系教务老师） 「第2章」：机器学习项目系列篇 课程名称：【19630】【3、机器学习练习-LSTM_IBM股价预测「解锁式学习」】 课程内容：该课程主要是机器学习算法上面的练习                     ---考核---（可选择，联系教务老师） 「第3章」：机器学习项目系列篇 课程名称：【19633】【6、机器学习练习-信用卡交易欺诈数据监测「解锁式学习」】 课程内容：该课程主要是机器学习算法上面的练习                     ---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！