1059-丁同学-算法方向-大数据分析和挖掘-就业:是 扫二维码继续学习 二维码时效为半小时

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丁xx:应对职业技术学院的招聘,需要具备数据分析数据挖掘基础能力,后期如果发了需求公告可以发在群里调整课程。

 

学习目标:学习机器学习算法和数据挖掘课程,方向为大数据挖掘方向,注意:学习主要是提高机器学习解决问题。目标为提升提高。

#核心:算法能力零基础提升,大数据挖掘方向。

 

1,大数据挖掘基础测试:

#测评情况:

1,必填项:

学员分类:大数据挖掘零基础提高

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,数据挖掘基础提高。特别是机器学习和深度学习能力的提升。在未来工作使用中需要该模块技术。

2,学员情况自述:

1.学员情况:没有python编程基础,需要从基础强化,缺乏系统性,机器学习方面需要系统。学员后期工作实习用得到。

2.具体目标:能够通过学习提高自己的编程和机器学习处理问题能力,补充数学方面的不足,增加大数据分析,掌握常见的数据科学处理思路。

3.时间:因为目前有编程基础,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。

 

学员课程安排:

1,数学基础课程:(弱监督)

第1阶段:线性代数

第2阶段:高等数学

第3阶段:概率论

第4阶段:统计学

注意:提供文档和视频,如果文档看不懂,可以看视频。

2,语言基础(全部强监督)

第1阶段:python基础

包括:python语法,面向对象部分

第2阶段:mysql基础加强

包括:数据库基础,python操作mysql

第3阶段:数据科学库基础

包括:numpy,pandas,matplotlib

3,机器学习阶段:(重点课程,强监督)

第1阶段:机器学习数学基础加强。

包括:高数,概率,线代加强

第2阶段: 机器学习基础

包括:机器学习算法理论基础,基础核心算法

第3阶段:机器学习进阶

包括:分类算法,聚类算法,回归算法,HMM

实战课程#

第4阶段:sklearn机器学习实战

包括:特征工程,建模代码实战

 

3,深度学习阶段(重点课程,强监督)

第1阶段:深度学习基础

包括:深度学习的基础算法

实战课程#

第2阶段:tensorflow深度学习技术实战

包括:tf深度学习实战

 

4,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

 

5,大数据提升阶段(包含项目强监督)

第1阶段:java基础(直接考核)

包括:基础命令

第2阶段:hadoop基础

包括:大数据基础

第3阶段:数据采集处理基础

包括:大数据基础flume基础

第4阶段:hive基础实战

包括:实战离线处理技术

第5阶段:spark实战课程

包括:实战大数据分析

第6阶段:大数据数仓项目

包括:大数据数仓项目构建指标体系

 

数据结构提升:

第1阶段:leetcode初步

包括:学会刷力扣题目

第2阶段:下一步方向指导。简历指导

 

教学目标:机器学习与数据挖掘能力基础提升。

时间安排:

学员可以自主安排学习时间,这段时间尽快抓紧学习。

每天提交xmind复习笔记和博客笔记。同时每周空余时间整理知识点,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。考核不通过需要缴费补考。

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