【2765】【李同学】
【个人情况】：学员已经毕业多年，之前没接触过开发岗位，打算转数据分析。建议学员从各阶段从基础开始学起。学员学习中有什么问题随时在群里进行沟通。
【学习目标】：明年找到数据分析的工作。
【备注】：
【学习方向】：Python数据分析
【是否需要就业】：是
【目标就业地点】：杭州 / 上海
【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】：数据分析阶段
【监督方式】：弱监督
「第1章」：数据分析思维篇
课程名称：【27434】【数据分析-思维分析逻辑「自由式学习」】
课程内容：该课程主要分析了国企、BAT、小型企业等的数据分析工作的模式，讲解了电商、游戏、互联网、传统销售等行业的案例分析、讲解了指标体系的搭建（路径、竞品、营销、用户增长、问题定义等）、撰写分析报告、AB测评、数据仓库研究、用户研究等
                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

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【第2阶段】：机器学习阶段
【监督方式】：弱监督
「第1章」：机器学习基础篇
课程名称：【728】【机器学习---导论「自由式学习」】
课程内容：等待介绍文本
                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

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【第3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：【22207】【Python_Pyhton基础语法（QZ）「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」：数据库基础篇
课程名称：【733】【数据库_Mysql基础「自由式学习」】
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，如果想要快速进入算法，可以跳过，不影响接下来的算法学习。
                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

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【第4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）

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【第5阶段】：数据分析阶段
【监督方式】：弱监督
「第1章」：数据分析工具篇
课程名称：【28600】【3、数据分析-Power BI智能分析「自由式学习」】
课程内容：该课程主要讲解了数据仓库应用方法，数据建模以及汇总规则、初级综合应用案例、客户行为分析案例、快消行业分析案例、电商互联网分析案例、进销存分析案例、市场数据分析应用案例、商业智能拓展综合案例、BI串讲等知识点
                    ---考核---（可选择，联系教务老师）
「第2章」：数据分析基础篇
课程名称：【28603】【4、数据分析-统计基础「自由式学习」】
课程内容：该课程主要讲解了集中趋势、离散测度、均值、中位数、众数、方差等、点估计、区间估计等相关的知识、统计理论原理（假设验证、三个T验证、方差）等知识点
                    ---考核---（可选择，联系教务老师）
「第3章」：数据分析进阶篇
课程名称：【28616】【9、数据分析-机器学习第一阶段「自由式学习」】
课程内容：KNN、聚类分析，决策树、决策树案例，回归相关的分析，关联规则、协同过滤，推荐系统案例、集成算法、SVM、神经网络、数据预处理和特征工程、XGBoost、XBoost案例
                    ---考核---（可选择，联系教务老师）
「第4章」：数据分析进阶篇
课程名称：【28617】【10、数据分析-机器学习第二阶段「自由式学习」】
课程内容：KNN、聚类分析，决策树、决策树案例，回归相关的分析，关联规则、协同过滤，推荐系统案例、集成算法、SVM、神经网络、数据预处理和特征工程、XGBoost、XBoost案例
                    ---考核---（可选择，联系教务老师）
「第5章」：数据分析进阶篇
课程名称：【28615】【11、数据分析-机器学习第三阶段「自由式学习」】
课程内容：KNN、聚类分析，决策树、决策树案例，回归相关的分析，关联规则、协同过滤，推荐系统案例、集成算法、SVM、神经网络、数据预处理和特征工程、XGBoost、XBoost案例
                    ---考核---（可选择，联系教务老师）

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【第6阶段】：数据分析阶段
【监督方式】：弱监督
「第1章」：数据分析工具篇
课程名称：【28613】【12、数据分析-Tableau智能分析「自由式学习」】
课程内容：该课程主要讲解Tableau的产品简介、Tableau应用的小技巧、筛选器、按照类别分析、创建工作表、饼图分析、仪表盘等功能
                    ---考核---（可选择，联系教务老师）
「第2章」：数据分析工具篇
课程名称：【28607】【13、数据分析-SPSS智能分析「自由式学习」】
课程内容：该课程主要讲解了SPSS的安装使用以及各种功能的应用讲解，搭配案例
                    ---考核---（可选择，联系教务老师）
「第3章」：数据分析项目篇
课程名称：【28606】【14、数据分析-评分卡项目「自由式学习」】
课程内容：该课程主要讲解了信用风控中的评分卡项目，其中讲解了行业介绍，从什么是评分卡，信用风险评级模型开发流程，信用评分卡考虑因素等理论进行讲解。讲解了数据从何入手，客户生命周期，客户关系管理，CRM的手段和目的，客户信息等知识。讲解了业务场景定义。讲解了项目介绍，项目实现，从读取数据、去除数据重复行、缺失值处理、异常值处理等特征工程的建立到建模、生成评分卡、模型评估、新数据预测分析、模型监控等详细讲解了改项目的整体流程
                    ---考核---（可选择，联系教务老师）
「第4章」：数据分析项目篇
课程名称：【28602】【15、数据分析-文本挖掘项目「自由式学习」】
课程内容：该课程主要讲解了神经网络的基本知识、然后讲解电商案例的整体结构、以及电商案例的市场分析、电商案例的指标实现和分析、以及文本的探索和预处理、舆情分析案例的实现等等知识点，从行业到技术再到分析
                    ---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！