【3649】

学习过程：首先针对python完成数据分析与挖掘做系统学习，搭配项目练习，后续针对论文课题的数据进行分析；而后对论文的数据及课题进行针对性的讨论与辅导，梳理出大致的技术路线后，再全面补充后续机器学习及深度学习相关课程及参考项目

【学习目标】：发论文

【备注】：一年

【学习方向】：数据挖掘

【是否需要就业】：否

【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。

 

 

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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：【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」：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3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）

「第5章」：爬虫

课程名称：【爬虫__爬虫通用模块】

课程名称：【爬虫__爬虫scrapy框架及案例】

课程名称：【爬虫__爬虫Flask框架（V1）】

课程名称：【爬虫__web服务器】

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

 

 

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【第2阶段】：数学阶段

该部分主要针对后续学习机器学习及深度学习原理准备，可简单过一下即可，对概念有印象就行。

【监督方式】：自由

「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）

 

 

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【第3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：【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」：NLP理论基础篇

课程名称：【3425】【NLP自然语言处理基础课程「解锁式学习」】

课程内容：LDA、语言模型结合朴素贝叶斯、基于统计的翻译系统、隐马尔可夫模型、词向量等知识的讲解。

                    ---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！