【3873】【辜晨枫】 【个人情况】：南京林业大学，研一在读，森林经理学专业。Python编程自学过一点基础，无实操经验，编程能力比较薄弱，无比赛工作经验
。学习主要为了发表论文，论文主要是定量遥感，碳储量以及生物量反演领域相关。 【学习目标】：系统性学习编程和算法技能 【备注】：周一和周四全天有课，平时弱监督学习，暑假强监督 【学习方向】：数据挖掘 【是否需要就业】：否 【目标就业地点】：暂无 【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】：基础阶段 【监督方式】：弱监督 「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2阶段】：数学阶段 【监督方式】：弱监督 「第1章」：数学加强篇 课程名称：【19968】【机器学习中的数学基础-53集「解锁式学习」】 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3阶段】：机器学习阶段 【监督方式】：弱监督 「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） ===============章节分割线=============== 【第4阶段】：深度学习阶段 【监督方式】：弱监督 「第1章」：深度学习基础篇 课程名称：【21964】【深度学习-【2020版】【深版】「数据挖掘-解锁式学习」】 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：【9555】【Pytorch学习「解锁式学习」】 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5阶段】：数据挖掘项目阶段 【监督方式】：弱监督 「第1章」：金融风控项目篇 课程名称：【21205】【金融风控实战「解锁式学习」】 课程内容：金融风控项目。 ---考核---（可选择，联系教务老师） 「第2章」：金融风控项目篇 课程名称：【4309】【金融数据分析「解锁式学习」】 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6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：【3113】【机器学习-金融反欺诈模型训练（10）「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2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） 「第3章」：机器学习练习系列篇 课程名称：【19631】【4、机器学习练习-决策树、随机森林-用于流失预测「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） 「第4章」：机器学习项目系列篇 课程名称：【19630】【3、机器学习练习-LSTM_IBM股价预测「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） 「第5章」：机器学习练习系列篇 课程名称：【30169】【基于LSTM多变量预测_共享单车使用量预测「解锁式学习」】 课程内容：该课程主要讲解了通过Tensorflow2.0实现了给予LSTM的多变量预测-共享单车使用量预测                     ---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！