2906-媛媛-Python学科后端-开发就业:否 扫二维码继续学习 二维码时效为半小时

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价格: 免费

【2906】【媛媛】

【个人情况】:物理学硕士,目前比较多接触linux,希望多学习一门脚本语言,因此系统学习python开发相关内容。python基础比较薄弱,且没有相关实践经验。每天学习1小时左右

【学习目标】:系统学习python相关开发

【备注】:半年

【学习方向】:python

【是否需要就业】:是

【目标就业地点】:一线城市

【课程学习顺序】:以老师发的学习思路稳住

(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】:python基础阶段

【监督方式】:强监督

「第1章」:编程语言篇

课程名称:【3449】【Python基础知识-pycharm版「自由式学习」】

课程内容:python基础入门知识,对于算法中需要的基础的python做了一个系统的学习。

                    ---考核---(可选择,联系教务老师)

「第2章」:数据结构与算法篇

课程名称:【721】【Python数据结构与算法「自由式学习」】

课程内容:数据结构入门,主要讲解了堆、栈、链表、快排、二分、树等数据结构与算法,课程末尾将会提供leetcode刷题教程,请需要就业的徒弟务必重视练习。

                    ---考核---(可选择,联系教务老师)

「第3章」:编程语言篇

课程名称:【14282】【机器学习-数据科学库(HM)「自由式学习」】

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4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5章」:数据库基础篇(如不需要可先跳过)

课程名称:【16608】【1、数据库_Mysql_基础「自由式学习-1」】

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。必须学习吸收,之后的数据仓库也会使用到数据库的sql语句的概念,

                    ---考核---(可选择,联系教务老师)

「第6章」:操作系统篇(可在linux系统中运行python脚本及写脚本)

课程名称:【1243】【Linux零基础课程「自由式学习」】

课程内容:主要讲解了linux数据库的使用,开发人员的基本操作。必须学习吸收,之后大数据阶段会跟服务器一直关联学习。极其重要。

                    ---考核---(可选择,联系教务老师)

 

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【第2阶段】:数学阶段(针对后续机器学习建模相关部分进行的数学知识补充)

【监督方式】:弱监督

「第1章」:概率基础篇

课程名称:【752】【2、概率基础---人工智能AI数学基础(完全0基础数学)「自由式学习」】

课程内容:概率的系统知识学习,不建议从头到尾观看。浪费时间,可以通过数学加强课程中的数学知识,针对性复习。

                    ---考核---(可选择,联系教务老师)

「第2章」:统计基础篇

课程名称:【753】【3、统计基础---人工智能AI数学基础(完全0基础数学)「自由式学习」】

课程内容:统计的系统知识学习,不建议从头到尾观看。浪费时间,可以通过数学加强课程中的数学知识,针对性复习。

                    ---考核---(可选择,联系教务老师)

 

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【第3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:【3212】【机器学习算法基础(基础机器学习课程)「自由式学习」】

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:【25041】【机器学习-Sklearn(第三版)「自由式学习」】

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)

 

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【第4阶段】:AI项目合集阶段

【监督方式】:强监督

「第1章」:机器学习练习系列篇

课程名称:【19631】【4、机器学习练习-决策树、随机森林-用于流失预测「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)

 

【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!