【3647】

【学习目标】：学习编程和数据分析技能

【备注】：

【学习方向】：金融数据分析

【是否需要就业】：否

【目标就业地点】：暂无

【课程学习顺序】：如学生有特殊要求，比如需要紧急完成论文，学习哪个阶段的内容。可以在该阶段下写上需要先学习的内容（可以按照阶段前面的数字进行标号）。方便学生和复审老师明确学习顺序。（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】：基础入门阶段-思维

【监督方式】：弱监督

「第1章」：思维分析篇

课程名称：【27434】【数据分析-思维分析逻辑「自由式学习」】

课程内容：对什么是数据分析以及数据分析需要掌握哪些技能进行介绍

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第2章」：思维分析篇

课程名称：【728】【机器学习---导论「自由式学习」】

课程内容：该课程主要是讲解了 机器学习结合大数据要做的事情，当成一个普及的去学习就可以。

---考核---（可选择，联系教务老师）

上面两个都是偏向于理论思路的，都是讲到了数据分析在几个行业的结合，并且也介绍了在数据分析内部会使用到什么，以及如何去使用。你可以举一反三的去理解你们现在的行业如果去做数据分析能做什么

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【第2阶段】：基础课程阶段-基础

【监督方式】：强监督

「第1章」：编程语言篇

课程名称：【16911】【Python_Python基础语法「自由式学习」】

课程内容：python基础语法，熟悉即可

---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：在工作中常通过数据库来对数据进行存储，数据库的种类有很多，但一般以sql为主。

---考核---（可选择，联系教务老师）

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【第3阶段】：数据科学库项目阶段-进阶

【监督方式】：强监督

「第1章」：数据分析工具篇

课程名称：【28603】【数据分析-统计基础「解锁式学习」】

课程内容：统计学中常用的概念讲解，理论理解为主

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第2章」：数据科学库篇

课程名称：【14282】【数据科学库（HM）「解锁式学习」】

课程内容：numpy、pandas等数据处理和计算的库，以及matplotlib可视化库

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第3章」：数据分析项目篇

课程名称：【19638】【数据分析项目-合集「解锁式学习」】

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」：数据分析工具篇

课程名称：【28600】【3、数据分析-Power BI智能分析「解锁式学习」】

课程内容：这个是常用的工具

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第5章」：数据分析工具篇

课程名称：【28613】【12、数据分析-Tableau智能分析「解锁式学习」】

课程内容：待介绍

---考核---（可选择，联系教务老师）

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【第4阶段】：数据分析机器学习阶段-高级

【监督方式】：强监督

「第1章」：机器学习工具篇

课程名称：【24941】【机器学习-Sklearn（第三版）「解锁式学习」】

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）

「第2章」：数据分析项目练习篇

课程名称：【28606】【14、数据分析-金融评分卡项目「解锁式学习」】

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第3章」：数据分析项目练习篇

课程名称：【28602】【15、数据分析-文本挖掘项目「解锁式学习」】

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第4章」：机器学习项目系列篇

课程名称：【3113】【机器学习-金融反欺诈模型训练「解锁式学习」】

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5章」：机器学习项目系列篇

课程名称：【19633】【6、机器学习练习-信用卡交易欺诈数据监测「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）

【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！

【个人情况】：黑龙江科技大学，大四在读，信息管理与信息系统专业，基本上是零基础。目前学习希望明年春招能找到一个互联网数据分析类的工作，同时当前要完成课程设计，课程设计师大众点评的数据分析项目，需要用到python、数据处理分析、可视化和文本处理相关技能。

【学习目标】：学习编程和算法转行就业

【备注】：

【学习方向】：python数据分析

【是否需要就业】：是

【目标就业地点】：北京

【课程学习顺序】：如学生有特殊要求，比如需要紧急完成论文，学习哪个阶段的内容。可以在该阶段下写上需要先学习的内容（可以按照阶段前面的数字进行标号）。方便学生和复审老师明确学习顺序。

（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】：基础阶段

【监督方式】：强监督

「第1章」：编程语言篇

课程名称：【16911】【Python_Python基础语法「自由式学习」】

课程内容：python基础语法

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

「第2章」：编程语言篇

课程名称：【28611】【6、数据分析-Python爬虫-自由式学习】

课程内容：该课程主要讲解了爬虫的基础原理、Http原理、爬虫基本原理、正则表达式、URLlib、带参数的Get请求和Requests、BS节点选择器、预报数据抓取、下载单个图片、反爬虫声明等知识点

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

「第3章」：数据结构与算法篇

课程名称：【36】【Python数据结构与算法「解锁式学习」】

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4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：在工作中常通过数据库来对数据进行存储，数据库的种类有很多，但一般以sql为主。

---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）

 

 

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【第2阶段】：数据科学库项目阶段

【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」】

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第2章」：数据分析项目篇

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。

「第3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

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第4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

---考核---（可选择，联系教务老师）

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【第3阶段】：数据分析机器学习阶段

【监督方式】：强监督

「第1章」：机器学习基础篇

课程名称：【3211】【机器学习算法基础（基础机器学习课程）「解锁式学习」】

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：【24941】【机器学习-Sklearn（第三版）「解锁式学习」】

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）

「第3章」：数据分析项目练习篇

课程名称：【28606】【14、数据分析-评分卡项目「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」：数据分析项目练习篇

课程名称：【28602】【15、数据分析-文本挖掘项目「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」：机器学习练习系列篇

课程名称：【5051】【机器学习-文本主题与分类（5，6）「自由式学习」】

课程内容：kaggle中对文本的分类项目练习。

                    ---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】：

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！