赵曲：测试情况

香港城市大学生物学硕士一年级，本科生物学，具备高数，线代，概率基础，需要重新加强，有一定编程基础，没有学习过python部分，学习目标：应用AI在生物学领域应用于科研和硕士博士科研需求。项目部分通过数据分析数据挖掘能够结合日后的生物方面知识加强理解。

 

1，大数据挖掘+生物AI基础测试：

赵曲#测评情况：

1，必填项：

学员分类：数据挖掘零基础提高

学习方向：数据挖掘方向

是否就业：否

监督方式： 除了数学均为强监督

是否需要阶段考核：是

是否需要数据结构：是，后置

学习目标：机器学习和深度学习基础提高。香港城市大学一年级研究生，学习为了科研和考博需求。

2，学员情况自述：

1.学员情况：香港城市大学生物学专业研究生，数学有基础，缺乏对数学关键概念的理解，寒假自己需要独立加强，py编程语言基础没有学过，没有机器学习基础。

2.具体目标：能够通过学习提高自己的编程和机器学习处理问题能力，增加使用机器学习解决生物方面问题处理。

3.时间：时间比较充裕，建议数学弱监督学习。其他为强监督。

 

学员课程安排：

1，语言基础课程：

第一阶段：数学课程（弱监督方式）

包括：线性代数，概率论，高等数学，统计学

数学课程作为弱监督，需要时候再看。

第二阶段：python基础（完全零基础教程）

包括：python语法，面向对象部分

第三阶段：数据科学库基础

包括：numpy，pandas，matplotlib

包括：pandas项目实战

2，机器学习阶段：

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

3，深度学习阶段

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深度学习实战（2套课程加强）

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

4，项目阶段：（通过数据分析挖掘加强）

第十一阶段：大数据挖掘项目前置基础知识

包括：hadoop，spark基础，hbase基础

第十二阶段：大数据电商推荐系统实战

包括：电商推荐召回排序算法

第十三阶段：kaggle的数据挖掘案例实战

包括：选择好的一部分kaggle案例

第十四阶段：kaggle生物方面课程补充加强

包括：kaggle生物学必备基础

第十五阶段：python数据结构加强（后置）

包括：python基础能力提高，数据结构必备

第十六阶段：下一步方向指导。

 

 

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。同时每周空余时间整理知识点，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。

 

相关解释：

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。