1115-孙同学-算法方向-NLP方向-就业:否 扫二维码继续学习 二维码时效为半小时

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孙同学测评情况:

 

1.必填项:

 

学员分类:学习算法做课题

 

学习方向:机器学习NLP方向

 

是否就业:否

 

监督方式: 弱监督学习

 

是否需要阶段考核:是

 

学习目标:学习python编程和机器学习算法,应对科研课题

 

2.学员情况自述:

 

目前在丹麦读生物信息方向博士。学习机器学习为了做基因组方向的课题研究。数学有基础,但是遗忘较多,需要重新复习。了解基本的Python编程和模型调用构建等,但是用编程的方式解决实际问题的能力需要学习提高,当前已经尝试用随机森林模型做相关的数据分类。学习方式采用弱监督学习。希望前期已机器学习为主,后期加入深度学习方向的课程。可能学习过程中,会有课题相关具体的问题,可以提出来,老师帮助一起思考解决方案。

 

 

 

学员课程安排:

 

1.数学基础课程

 

第1阶段:高等数学

 

第2阶段:线性代数

 

第3阶段:概率论

 

第4阶段:统计学

 

2.语言基础

 

第1阶段:python基础

 

包括:python语法,面向对象部分

 

第2阶段:python数据结构

 

包括数据结构常用算法

 

第3阶段:数据科学库基础

 

包括:numpy,pandas,matplotlib

 

3.机器学习阶段:

 

第1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2阶段:机器学习进阶

 

包括:分类算法,聚类算法,回归算法,HMM

 

第3阶段:sklearn机器学习实战

 

包括:特征工程,建模代码实战

 

4,深度学习阶段

 

第1阶段:深度学习基础

 

包括:深度学习的基础算法

 

第2阶段:tensorflow深度学习技术实战

 

包括:tf深度学习实战

 

5.python数据挖掘课程

 

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

 

6.NLP课程项目提升

 

第1阶段: NLP人工智能(第一部分)

 

第2阶段:NLP人工智能(第二部分)

 

第3阶段:NLP人工智能(第三部分)

 

第4阶段:kaggle的nlp基础处理方法项目

 

(备注:如后续有时间精力,可配置其他方面数据挖掘课程)

 

 

 

时间安排:

 

学员每天提交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