颜辉测评情况：

1.学过简单的自动化方向python编程，为了转行算法，python还需要重新增强。

2.大学数学不错，但是毕业后就忘了，需要重新复习回忆。

3.管理科学本科往届生，从事金融相关工作，想转行算法-金融风控方向，转到公司其他部门。

4.强监督学习，但2月份整个月脱产，可以加大任务量，课程全开放，便于随时学习，希望四五月份能转行成功。

课程安排：

第0阶段：数学课程

包括：线性代数，概率论，高等数学，统计学

注意：该课程和py同步

第一阶段：python基础

包括：python语法，面向对象部分

第二阶段：python数据结构基础（课程后置）

包括：链表，线性表，树，图，排序，查找

第三阶段：数据科学库基础

包括：numpy，pandas，matplotlib

第四阶段：机器学习数学基础加强。

包括：高数，概率，线代加强

第五阶段: 机器学习基础

包括：机器学习算法理论基础

第六阶段：机器学习进阶

包括：分类算法，聚类算法，回归算法，HMM

第七阶段：sklearn机器学习实战

包括：特征工程，建模代码实战

第八阶段：深度学习基础

包括：深度学习BPNN，CNN，RNN，LSTM

第九阶段：tensorflow实践。

包括：深度学习算法实践

第十阶段：项目前置基础知识

包括：项目前置知识

第十一阶段: 项目项目实践1个月

包括：项目实战：金融风控评分卡模型

第十二阶段：kaggle实战

包括：选择好的一部分kaggle案例

第十三阶段：指导学员下一步学习方向。

教学目标：算法基础基础拓展。

时间安排：

每周一到周五每天学习2小时，时间您可以自己安排。

周六周日安排学习，周日可能考核。

每天提交xmind复习笔记和博客笔记。同时每周三日，整理知识点，整理笔记到博客，可以选择博客园博客。将重点知识点录屏自己讲出来(学习方式中吸收最好的方式是给别人讲出来)，并提交作业。

相关规定：每天必须按计划完成任务，否则将停发学习任务，临时有事需请假。考核不通过需要缴费补考。