【1228】【岳同学】

【个人情况】：硕士学历，北京某高校毕业，电子相关专业，一直从事电子专业，毕业多年，遇到职业发瓶颈，想通过人工智能转行，目标大数据数据挖掘结合推荐推系。从大数据开始，从java大数据。有基础转行大数据分析。自己已经学习过机器学习深度学习等知识，缺乏系统总结，这部分希望通过购买统计学习方法这个书多看几遍用思维导图总结起来去记忆，另外需要写csdn博客。方向为#大数据挖掘。

【学习目标】：机器学习，深度学习有基础提升和强化。帮助到自己打基础和拓展技能。通过计算机视觉目标检测，图像分类，人脸识别加强学习。把计算机视觉建立知识体系。

【备注】：课程时长一年，有数学基础，打好深度学习基础

【学员分类】：数据推荐方向【£零｜R有】基础提高

【是否需要就业】：R是｜£否

【目标就业地点】：北京

【课程学习顺序】：如学生有特殊要求，比如需要紧急完成论文，学习哪个阶段的内容。可以在该阶段下写上需要先学习的内容（可以按照阶段前面的数字进行标号）。方便学生和复审老师明确学习顺序。

（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。

说明：£强｜£弱：代表学习方式是强监督还是弱监督

R是｜£否：代表该课程是否进行配置，默认为是

【第一阶段】：数学课程：整体 £强|R弱 on R是|£否

学生数学概率有一些遗忘，特意配置较全的数学课程方便复习，建议直接学习数学基础加强课程，来补充数学上面的欠缺。

「第一章」：1.1 线性代数

「第二章」：1.2 高等数学

「第三章」：1.3 概率论

「第四章」：1.4 统计学

「备注」：提供文档和视频，如果文档看不懂，可以看视频。

 

该阶段是整体的数学，非常细致，不建议全看，可以从python开始，以文档为主，在学习到机器学习算法用到数学的话，对于丝毫不理解的数学知识，可以在该视频中进行复习一下！（不懂的联系教务老师）

【第二阶段】：语言基础：整体 £强|R弱 on R是|£否

学生有基础学习，基础知识希望学生可以快速过一遍，数据结构基础也不错，但是对于树结构等一些深入的没有学习，建议添加。

「第1章」：2.1 python基础：

配置方式：£强｜£弱 on R是｜£否

说明：包括#python基础语法。必须会的！

---考核---（可调整，联系教务老师）

「第2章」：2.2 python数据结构（学生缺少树、贪心算法这些数据结构，可以配置上，增加面试竞争力）

配置方式：£强｜£弱 on R是｜£否

说明：就业必备。堆、栈、列表、数组、排序算法、查找算法、力扣的使用！该阶段为就业必备阶段，学完之后每天需要提交力扣练习题，为之后就业增加竞争力！提交方式截图或者是写思路总结到当天的CSDN都可以！

---考核---（可调整，联系教务老师）

「第3章」：2.3 数据科学库基础

配置方式：£强｜£弱 on R是｜£否

说明：numpy库、pandas库、matplotlib库，API的调用学习，掌握了解一下，因API较多，不会的可以查阅文档！

---考核---（可调整，联系教务老师）

「第4章」：2.4 mysql、linux基础

配置方式：£强｜£弱 on R是｜£否

     说明：基础操作，必备技能，但是该阶段不学习不影响进入到算法阶段，可以联系教务老师确实是否需要学习！

---考核---（可调整，联系教务老师）

------------算法基础与编程基础阶段分割线-------------

【第三阶段】：机器学习阶段：整体 £强|£弱 on R是|£否

「第1章」:  3.1 数学基础加强

配置方式：£强｜R弱 on R是｜£否

说明：该阶段为机器学习阶段中必备数学知识！

---考核---（可调整，联系教务老师）

「第2章」：3.2 机器学习基础

学生有基础，基础的算法实操课程可以快速通过。

配置方式：£强｜R弱 on R是｜£否

     说明：该课程偏向于实操，比较简单，可以先简单入门

「第3章」：3.3 机器学习进阶

该课程有深度，偏难，建议多看几遍，如果实在难以吸收，可以联系教务老师来沟通切换课程。

配置方式：R强｜£弱 on R是｜£否

说明：分类算法，聚类算法，回归算法，HMM等模型的推导与实现！

「第4章」：3.4 sklearn机器学习实战

配置方式：£强｜R弱 on R是｜£否

说明：特征工程，建模代码实操代码

---考核---（可调整，联系教务老师）

【第四阶段】：深度学习阶段：整体 £强|£弱 on R是|£否

「第1章」：4.1 深度学习基础

配置方式：R强｜£弱 on R是｜£否

说明：深度学习的基础算法

「第2章」：4.2 tensorflow深度学习技术实战

说明：tf深度学习实战

配置方式：R强｜£弱 on R是｜£否

---考核---（可调整，联系教务老师）

「第4章」：4.3 Pytorch框架学习

配置方式：R强｜£弱 on R是｜£否

说明：深度学习框架

 

--------------算法基础与算法项目分割线---------------

【重点说明】：该阶段需要跟老师再次进行沟通，重新确认项目阶段的需求。对于不了解的方向问题，提出来进行讨论，然后根据老师提出来的建议和见解，进行新的项目制定和配置！

该阶段所有课程均为强类型监督，看完其中的一个项目，然后进行项目文档的总结，以及自述。将这些落地到word中，然后提交到群里，老师查看，方可进行下一个项目的学习！

 

【第五阶段】：kaggle阶段：整体 £强|£弱 on R是|£否

「第1章」：5.1 kaggle音乐推荐系统

配置方式：R强｜£弱 on R是｜£否

---项目综述---（可调整，联系教务老师）

「第2章」：5.2 kaggle反欺诈模型

配置方式：R强｜£弱 on R是｜£否

---项目综述---（可调整，联系教务老师）

「第3章」：5.3 kaggle经济金融相关问题

配置方式：R强｜£弱 on R是｜£否

---项目综述---（可调整，联系教务老师）

 

【第六阶段】：大数据应用阶段：整体 £强|R弱 on R是|£否

大数据应用框架的原理阶段，了解应用即可，不用深究源码。

「第1章」：6.1 java语言基础

配置方式：£强｜£弱 on R是｜£否

说明：了解大数据的框架应用语言

---笔记、总结---

「第2章」：6.2 hadoop离线阶段

配置方式：£强｜£弱 on R是｜£否

说明：了解常用的hadoop、kafka、yarn、hdfs、hive、 flume等离线框架

---笔记、总结---

「第3章」：6.3 spark实时阶段

配置方式：£强｜£弱 on R是｜£否

说明：了解、并且学会常用的spark实时框架体系

---笔记、总结---

「第4章」：6.4 数据仓库项目

配置方式：£强｜£弱 on R是｜£否

说明：了解数据仓库的概念以及整体的流程即可

---笔记、总结---

【第七阶段】：推荐项目阶段：整体 R强|£弱 on R是|£否

「第1章」：7.1 大数据推荐系统理论基础

该阶段为整个流程的介绍，其中涉及到一些基础的大数据的知识，故设置为弱监督模式。

配置方式：£强｜R弱 on R是｜£否

说明：了解电商推荐系统的整体框架的流程

---项目综述---（可调整，联系教务老师）

「第2章」：7.2 大数据推荐系统理论实战

配置方式：R强｜£弱 on R是｜£否

说明：实战电商推荐的整个推荐过程

---项目综述---（可调整，联系教务老师）

「第3章」：7.3 大数据头条NLP推荐系统理论基础

该阶段为整个流程的介绍，其中涉及到一些基础的大数据的知识，故设置为弱监督模式。

配置方式：£强｜R弱 on R是｜£否

说明：了解头条NLP推荐系统的整体框架的流程

---项目综述---（可调整，联系教务老师）

「第4章」：7.4 大数据头条NLP推荐系统理论实战

配置方式：R强｜£弱 on R是｜£否

说明：实战电商推荐的整个推荐过程

---项目综述---（可调整，联系教务老师）

【辅助阶段】

写出来初版的简历，然后老师进行建议，再次修改简历。简历合格，进行模拟面试。沟通面试问题等，具体事宜，到该阶段之后联系相应的教务老师进行安排。

 

【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