【2921】【陈伟玉】 【个人情况】:2012年本科毕业,本科是统计学,已经工作10年。前几年在电信行业和快消行业做非技术岗,后来转行做了三年多的java开发,现在这份工作是在银行做数据处理,平时主要是用sas取数,偶尔会用到python,python只是略懂未算精通,sql比较熟悉。 【学习目标】: 1.学习编程和和机器学习(评分卡)提高工作竞争力。 2.计划未来跳槽做准备。 【备注】:先学1和3,结束后看评分卡项目 【学习方向】:金融风控 【是否需要就业】:是 【目标就业地点】:一线城市 【课程学习顺序】:以老师提供的的学习计划为主 (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。 ===============章节分割线=============== 【前置阶段】:数学阶段 【监督方式】:弱监督 「第1章」:高数基础篇 课程名称:【749】【1、高数基础---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:高数的系统知识学习,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」: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3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) ===============章节分割线=============== 【第1阶段】:基础阶段(先学1和3,结束后看评分卡项目) 【监督方式】:弱监督 「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(如果就业之前的2个月开始学习也可) 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) ===============章节分割线=============== 【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:【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) ===============章节分割线=============== 【第3阶段】:深度学习阶段 【监督方式】:弱监督 「第1章」:深度学习基础篇 课程名称:【22697】【深度学习-【2020版】【深版】「数据挖掘-自由式学习」】 课程内容:深度学习深入知识的讲解,对神经网络等深度学习常用的算法进行了讲解 ---考核---(可选择,联系教务老师) 「第2章」:深度学习工具篇 课程名称:【9556】【Pytorch学习「自由式学习」】 课程内容:深度学习中的Pytorch框架的讲解于使用。 ---考核---(可选择,联系教务老师) 「第3章」:深度学习工具篇 课程名称:【9715】【深度学习-Tensorflow2.0「自由式学习」】 课程内容:深度学习中TensorFlow2.X版本的讲解与使用。 ---考核---(可选择,联系教务老师) ===============章节分割线=============== 【第4阶段】:说明课程 【监督方式】:弱监督 「第1章」:基础和方向的分割阶段 课程名称:【16578】【说明课程(基础知识与项目衔接说明课程)「自由式学习」】 课程内容:项目阶段与基础阶段的分界点,在该课程之前为基础阶段,之后为项目阶段,如需更改方向,请在该阶段在群里与老师沟通。 ---考核---(可选择,联系教务老师) ===============章节分割线=============== 【第5阶段】:金融风控阶段 【监督方式】:弱监督 「第1章」:金融风控项目篇 课程名称:【21291】【金融风控实战「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) 「第2章」:金融风控项目篇(当前工作需要,学完python的1和3,先过一遍评分卡项目的内容) 课程名称:【4310】【金融数据分析「自由式学习」】 课程内容:该课程讲解了GBDT、神经网络模型预测、贷款申请评分卡、以及违约预测等金融相关的数据挖掘 ---考核---(可选择,联系教务老师) ===============章节分割线=============== 【第6阶段】:大数据课程阶段 【监督方式】:弱监督 「第1章」:推荐方向前置知识阶段 课程名称:【4】【Hadoop视频 】 课程内容:hadoop精简版课程,主要用于大数据推荐方向的学生了解常用的HDFS存储等知识。建议只需要了解,不用实操,其中hiveSQL语句可以重点学习一下。 ---考核---(可选择,联系教务老师) 「第2章」:推荐方向前置知识阶段 课程名称:【26】【Spark---SQL课程 】 课程内容:Spark基础阶段理论学习,主要讲解了sparkSQL理论知识,可以快速学习,为大数据推荐系统做准备。还阶段使用到了SQL语句。 ---考核---(可选择,联系教务老师) ===============章节分割线=============== 【第7阶段】:AI项目合集阶段 【监督方式】:弱监督 「第1章」:机器学习项目系列篇 课程名称:【4011】【机器学习-金融反欺诈模型训练(10)「自由式学习」】 课程内容:Kaggle中对金融风控的反欺诈模型的项目练习。 ---考核---(可选择,联系教务老师) 「第2章」:机器学习项目系列篇 课程名称:【19641】【3、机器学习练习-LSTM_IBM股价预测「自由式学习」】 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) 「第3章」:机器学习项目系列篇 课程名称:【19651】【6、机器学习练习-信用卡交易欺诈数据监测「自由式学习」】 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) ===============章节分割线=============== 【第7阶段】:kaggle项目阶段 【监督方式】:弱监督 「第1章」:kaggle比赛系列篇 课程名称:【4006】【2、Kaggle比赛系列-经济金融相关问题「自由式学习」】 课程内容:Kaggle中对金融风控的反欺诈模型的项目练习。 ---考核---(可选择,联系教务老师) 「第2章」:kaggle比赛系列篇 课程名称:【23809】【8、kaggle比赛系列-金融风控相关比赛「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) 「第3章」:kaggle比赛系列篇 课程名称:【23805】【6、kaggle比赛系列-深度学习相关比赛「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) 【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!