【3368】【牙牙】 【个人情况】：中国医科大学，博士，已经毕业，目前在一家医院做科研工作。需要发生物信息方向的论文，因此后面会涉及到编程、数据挖掘等相关内容。编程零基础，数学需要复习，算法系统性学习。 【学习目标】：学习编程和算法应对科研论文 【备注】： 【学习方向】：数据挖掘 【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=============== 【第1阶段】：数学阶段 【监督方式】：强监督 「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2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：【3434】【Python基础知识-pycharm版「解锁式学习」】 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」：编程语言篇 课程名称：【14281】【机器学习-数据科学库（HM）「解锁式学习」】 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3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4章」：数据库基础篇 课程名称：【13127】【1、数据库_Mysql_基础「解锁式学习」】 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5章」：操作系统篇 课程名称：【1219】【Linux零基础课程「解锁式学习」】 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） ===============章节分割线=============== 【第3阶段】：数学阶段 【监督方式】：强监督 「第1章」：数学加强篇 课程名称：【20010】【机器学习中的数学基础-53集「自由式学习」】 课程内容：对机器学习中的数学中的微分[极限、导数、费马定理、泰勒、多元函数、偏导数、方向导数、梯度、链式法制、拉格朗日]，线性代数[向量、矩阵、张量、行列式、线性方程组、矩阵分解]，概率[随机变量、概率分布、贝叶斯定理、期望、方差、大数定律、特征函数、中心极限定理、统计学基础、极大似然估计、zuida后验估计、蒙特卡罗方法、Bootstrap方法、EM算法]，最优化方法[最速下降法、共轭梯度法、牛顿法、拟牛顿法、约束非线性优化、KKT条件]等数学知识点的复习 ---考核---（可选择，联系教务老师） ===============章节分割线=============== 【第4阶段】：机器学习阶段 【监督方式】：强监督 「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5阶段】：深度学习阶段 【监督方式】：强监督 「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） ===============章节分割线=============== 【第6阶段】：说明课程 【监督方式】：强监督 「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7阶段】：金融风控阶段 【监督方式】：强监督 「第1章」：金融风控项目篇 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8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） 【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】：