【3665】【王鸣谦】

【个人情况】：沈阳农业大学，研三，观赏园艺学专业，即将读博，做生物信息学相关。目前没有编程和算法的相关经验。想开发一款辅助科研任务的人工智能软件。需要系统学习编程。

【学习目标】：学习编程爬虫和数据分析技能

主要是有以下几个需求:对测序数据进行自动的模式化分析，其中包括简单的数据自动化处理整理，可以自主使用电脑中的其他软件，其中最主要功能是，可以自主学习或者人工添加GitHub中下载的r包，并根据r包里相关的示例数据对我的数据进行整理然后自动运行r包，最后就是可以自主学习或者人工导入英文文献，生成语料库，在输入关键词以及上述生成的图片后写出大致的描述性语句，也就是识别图像并描述的功能。

【备注】：

1.后续可能需要图像识别技能

2.12月20号之后开始学习

【学习方向】：python数据分析（+爬虫）

【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】：基础课程阶段

【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，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2阶段】：爬虫阶段

【监督方式】：强监督

「第1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2章」：爬虫练习篇

课程名称：【30807】【Python爬虫10个小项目「自由式学习」】

课程内容：该课程主要是通过爬虫的抓取了图库、招聘信息、彩票数据简易分析、迷宫问题、电影票房问题、flask、数据可视化等练习

                    ---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

【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

【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！

【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！