康志杰：测试情况
哈尔滨工业大学嵌入式专业研究生，2021年就业，硕士两年制，有数学基础，有编程基础，具备编程思维，学习目标为了明年的实习和就业，沟通后确定方向为以数据挖掘推荐系统为基础NLP自然语言处理为进阶组合方式学习。
1，大数据挖掘基础测试：
康志杰#测评情况：
1，必填项：
学员分类：大数据挖掘基础就业
学习方向：数据挖掘
是否就业：是
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
学习目标：机器学习和深度学习有提升，数据挖掘和推荐系统基础就业提高。目前研一，学习为了数据挖掘推荐方向就业需求。自然语言处理为扩展方向。
2，学员情况自述：
1.学员情况：硕士，工科，数学有基础，可能缺乏对关键概念的理解，寒假抽2天时间自己需要独立加强，编程思维不错，了解过机器学习。
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，增加大数据分析能力，掌握推荐问题框架处理思路。结合自然语言处理能够得到一份不错的工作。
3.时间：因为在学校学习，建议一周最少学习三天，只要学习就提交博客和阶段xmind，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：
第零阶段：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
第一阶段：python基础
包括：语法和api
第二阶段：python数据结构加强
包括：python基础能力提高，数据结构必备。 增加阶段：leetcode刷题课程
第三阶段：数据科学库基础
包括：numpy，pandas，matplotlib
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深度学习技术实战（2套～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
4，项目阶段：
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: 大数据推荐项目实践1个月
包括：大数据文章推荐算法
第十四阶段：大数据数据分析项目（5选2）
注意：5选2，后期选择，属于数据处理能力加强
项目1：Hive离线数据分析项目
项目2：数据仓库项目实战
项目3：flink基础及企业级项目实战
项目4：大数据flink和druid实时数仓实战
项目5：flink用户画像项目
第十五阶段：kaggle的大数据挖掘实战
包括：选择好的一部分kaggle案例
第十六阶段：下一步方向指导。实习简历指导
注意：根据学员情况，进一步沟通自然语言处理高级内容部分学习。

教学目标：大数据挖掘推荐项目拓展。

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