【2999】【空条徐伦】

【个人情况】：金融学专业研究生，已经就业。零基础学习，主要希望学习爬虫、数据分析和数据挖掘相关的技术栈。

【学习目标】：工作需要用到Python爬虫和分析技能

【备注】：

【学习方向】：Python爬虫（+数据分析）

【是否需要就业】：否

【目标就业地点】：其他城市

【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。

 

===============章节分割线===============

【第1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_Python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：【22208】【数据库_Mysql（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3章」：操作系统篇

课程名称：【22608】【Python_Linux（QZ）「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）

 

===============章节分割线===============

【第2阶段】：WEB前端阶段

【监督方式】：强监督

「第1章」：前端框架基础篇

课程名称：【2706】【爬虫___HTML和CSS】

课程内容：等待介绍文本

「第2章」：前端框架基础篇

课程名称：【2705】【爬虫___web服务器】

课程内容：等待介绍文本

 

 

===============章节分割线===============

【第3阶段】：爬虫框架学习

「第1章」：前端框架基础篇

课程名称：【4316】【爬虫_Flask框架（V1）】

课程内容：等待介绍文本

「第2章」：前端框架基础篇

课程名称：【2708】【爬虫__爬虫通用模块】

课程内容：等待介绍文本

「第3章」：前端框架基础篇

课程名称：【2709】【爬虫__爬虫scrapy框架及案例】

课程内容：等待介绍文本

 

 

===============章节分割线===============

【第4阶段】：爬虫项目篇

「第1章」：爬虫项目

课程名称：【2707】【爬虫__爱家租房项目】

课程内容：等待介绍文本



===============章节分割线===============

【第5阶段】：数据科学库阶段

【监督方式】：强监督

「第1章」：数据科学库篇

课程名称：【14282】【机器学习-数据科学库（HM）「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」：数据科学库篇

课程名称：【19638】【数据分析项目-合集「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）

这个课程和上面的数据科学库主要讲解的是python的几个常用的库，里面是padnas、numpy这些，数据分析常用的库。这个建议上手练习，这个结合excel啊这些可以处理文件的。

其实数据分析在实操上，最主要的不是代码，而是对数据的处理思路问题，了解业务之后，知道要得到什么数据，然后去进行处理，这个就是学习的处理手段。

可以多加练习。需要其他的更多的练习的话 可以联系老师，在群里发就好



===============章节分割线===============

【第6阶段】：数据分析阶段

【监督方式】：强监督

「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：这个是常用的工具，你现在已经在用了，所以可以跳过去

---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：【28603】【4、数据分析-统计基础「自由式学习」】

课程内容：统计学中常用的概念讲解，理论理解为主（可地铁上看）

---考核---（可选择，联系教务老师）

 

「第3章」：数据分析机器学习篇

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：待介绍

---考核---（可选择，联系教务老师）

 

「第4章」：数据分析机器学习篇

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：待介绍

---考核---（可选择，联系教务老师）

 

「第5章」：数据分析机器学习篇

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：待介绍

 

上面三个课程讲解了机器学习中常用的回归、聚类、随即森林、决策树、集成算法等机器学习常用到的算法，

该课程应用较多，对原理讲解并非非常的深入，对于你的计划。不需要深入的推导，理解应用就可以。

这三个课程如果在学习过程中有不适应的，可以提出来更换一下另外的应用课程，先以这三个为主。

这三个课程是以实操为主的，如果想要更加深入的话，提出来可以根据情况进行添加。

---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！