孙波测评情况：

目标：数据分析能力提高。北航博士研究生，学习为了科研需求。

1.北航生物与医学工程博士研究生，数学有基础，做过相关的matlab数据分析。

2.希望能够通过学习锻炼自己的数据分析能力，尤其是对二维图像数据的处理。

3.在学校，时间比较充裕，建议弱监督学习。

学员课程安排：

基础课程：

第零阶段：数学课程

包括：线性代数，概率论，高等数学，统计学

第一阶段：python基础

包括：python语法，面向对象部分

第二阶段：python数据结构加强

包括：python基础能力提高

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，基础核心算法

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：深度学习的基础算法

第九阶段：tensorflow深度学习技术实战

包括：tf深度学习实战

第十阶段：pytorch深度学习实战（扩展学习）

包括：pytorch深度学习实战

项目阶段：

第十一阶段：opencv图像处理基础知识

包括：图像处理基础知识

第十二阶段：计算机图像处理实战。

包括：计算机图像处理实战

第十三阶段：kaggle实战

包括：kaggle常见问题分析场景

第十四阶段：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：

学员可以自主安排学习时间

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。