刘同学测评情况：

1.必填项：

学员分类：学习算法转行就业

学习方向：自然语言处理NLP

是否就业：是

监督方式：主要强监督学习

是否需要阶段考核：是

学习目标：学习Python编程，机器学习和算法项目，转行以及未来申请PHD

2.学员情况自述：

中科大物理学本科，18年毕业，目前在广州一个能源行业的国企做工程师。希望能转行做算法相关的工作。Python基本是零基础，学过两周，只了解基本的用法。数学部分有些遗忘，需要回顾。机器学习算法只了解一些概念性的内容，需要零基础学习。目前是希望学习完课程后，能找到算法相关的工作，远期希望能读人工智能方向的PHD。当前学习以就业为目的。学习方式暂定强监督学习，由于目前是在职，学习的节奏可以视每天的工作时间动态调整。

学员课程安排：

1.数学基础课程（建议弱监督）

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（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：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：（强监督）

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（强监督）

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.NLP课程项目提升（强监督）

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）

6.python数据挖掘课程（补充）

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

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