杨同学,准备秋招,目前编程语言方面不扎实,需要从py开始,提高py的编程能力,方向设置为推荐系统方向。理论阶段不需要提供。
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:否
是否需要数据结构:是
学习目标:推荐系统与数据挖掘基础提高。特别是py与数据挖掘,推荐系统在现在工作使用中需要该模块技术。
2,学员情况自述:
1.学员情况:无python编程基础,需要从基础强化,缺乏系统性,学员后期用得到项目中。
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,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:
语言基础
第1阶段:python基础(强监督)
包括:python语法,面向对象部分
第2阶段:python高级数据结构(强监督)
包括:树,图,数据结构基础
注意#sql需要自学,数据科学库需要自学
机器学习阶段:(重点课程,强监督)
注意#本阶段理论自学,实战提供
第1阶段:sklearn机器学习实战
包括:特征工程,建模代码实战
项目配置:
1,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
2,大数据挖掘提升阶段(包含项目强监督)
项目实战1#电商推荐系统
第1阶段:机器学习增强与大数据电商推荐
包括:电商spark推荐系统
项目实战2#电商推荐系统
第2阶段:大数据文章推荐前置课程
包括:spark基础,pyspark基础
第3阶段:大数据文章推荐系统实战(扩展)
包括:电商推荐召回排序算法
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。
注意#
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。
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!
项目阶段,需要录制针对做过的项目的自述!
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。