李XX：
美国市场营销商科，目前大学二年级，对外经贸，学习时间足够，安排大数据挖掘和大数据分析结合，首先巩固数学基础和py基础。应对未来出国读商科。注册csdn博客和xmind思维导图，构建知识体系使用。
建议大数据分析sql，linux和数据分析经验，py必须加强，数据科学路重新加强。目标加强基础课程学习和课程部分。加强对于数学基础的理解。因为本科专业英语，有一些高数基础，重新学习线性代数和概率论。
选择方向：大数据数据分析方向
1，数据分析方向基础测试：
#测评情况：
1，必填项：
学员分类：大数据数据分析零基础提高
学习方向：数据分析和挖掘
是否就业：是
监督方式： 除了数学均为强监督
是否需要阶段考核：是
是否需要数据结构：否
学习目标：机器学习和深度学习零基础提升，大数据数据分析基础提高，增加大数据数据分析拓展。在未来学习中使用需要该模块技术。近期就是打好基础。
2，学员情况自述：
1.学员情况：没有python编程基础，重新开始学习python，缺乏系统性，机器学习方面需要系统。
2.具体目标：能够通过学习提高自己的编程和数学方面的不足，增加大数据分析和金融数据分析能力，掌握常见的数据科学处理思路。
3.时间：因为目前没有编程基础，尽可能有足够时间学习不足之处，学习一天视频学习不超过3个小时，其余时间写代码总结。如果以后上课建议一周至少学习2到4天，只要学习就提交博客和阶段xmind，建议数学弱监督学习。其他为强监督。

课程安排：
1，零基础数学基础课程：
注意：数学课程先使用下现阶段的数学视频，同时提供比较基础的课程。
第1阶段：线性代数～提供B站视频
第2阶段：高等数学～视频补充
第3阶段：概率论～视频补充
第4阶段：统计学
注意：提供文档和视频。
2，语言基础（全部弱监督）
第1阶段：python基础（基础课程开始）
包括：python语法，面向对象部分
第2阶段：python数据分析课程
包括：numpy，pandas，matplotlib
第3阶段：linux基础
包括：基础命令
第4阶段：mysql基础
包括：数据库基础

3，大数据数据分析及项目阶段：（强监督）
第1阶段：java基础
包括：基础命令
第2阶段：大数据离线核心技术。
包括：zookeeper，hadoop，hive
第3阶段: 大数据数据处理框架技术
包括：flume，sqoop，oozie，hue，azkaban
第4阶段：离线网站流量分析案例进阶
包括：利用离线技术完成项目实现
第5阶段：scala语言基础
包括：scala语言基础实战
第6阶段：spark批处理框架基础
包括：sparkcore，sparksql，sparkstream
第7阶段：spark基础进阶。（暂且不配置）
包括：sparkgraphx，structedstreaming
第8阶段: flink基础及实战
包括：flink基础及实战
第9阶段：DW数仓项目实战
包括：项目实战
第10阶段：大数据分析项目
包括：大数据实时flink实时项目

4，补充项目提升阶段：
注意：根据情况，项目之前进行两次沟通指导。
python数据挖掘分析课程：
第1阶段：kaggle数据分析课程1
包括：电商ctr预估2959
第2阶段：kaggle数据分析课程1
包括：kaggle音乐推荐2954
第3阶段：kaggle实战
包括：kaggle反欺诈3045
第4阶段：kaggle数据分析课程
包括：kaggle经济金融相关问题3044

教学目标：大数据挖掘处理基础基础。

时间安排：
每周一到周五每天学习3小时，时间您可以自己安排。
每周日2小时，周日可能考核。
每天提交xmind复习笔记和博客笔记。同时每周三日，整理知识点，整理笔记到博客，可以选择博客园博客。将重点知识点录屏自己讲出来(学习方式中吸收最好的方式是给别人讲出来)，并提交作业。

相关规定：每天必须按计划完成任务，否则将停发学习任务，临时有事需请假。考核不通过需要补考。
参考博客：https://blog.csdn.net/Andrew___A/article/details/101096331
相关解释：
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。