【1303】【刘同学】

【基本情况】：从事大数据和数据分析工作，比较迷茫目前的工作，之前有大数据工作两年，现在做python数据分析，偏业务，经过沟通确定数据挖掘结合自然语言处理，从python语言重新加强，数据结构，数据科学库入手，后面继续围绕机器学习深度学习展开。加强NLP，数学基础有时间加强。未来可能留学学习数据科学，毕业后求职方向可以寻求自然语言处理岗位，学员有一些数据分析基础，方向确定为数据挖掘结合nlp方向。 学员有java和python基础，python和数据科学库方面需要加强，接下来从python数据科学库，sklearn，tensorflow，pytorch入手。

【学习目标】：机器学习和深度学习有基础提升，NLP基础提高。特别是数据挖掘结合NLP项目能力的提升。

【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】：数据挖掘结合nlp方向提高

【是否需要就业】：是

【目标就业地点】：中国北京

【监督方式】： 在课程安排中，阶段后面可看该阶段的监督方式。如想要对阶段中的某一个章节进行修改监督方式，请在章节后面写明监督方式。

【个人情况】

        1.数据挖掘结合NLP自然语言处理方向学习。

        2.具体目标：能够通过学习提高自己的数据方面问题处理能力，补充数学和算法原理方面的不足，数据分析能力，掌握常见的数据科学处理思路。

        3.时间：因为有一些编程基础，需要有足够的强化时间，学习一天视频学习不超过三个小时，其余时间写代码总结。目前工作三年多，建议一周至少学习四天，只要学习就提交博客和阶段xmind，建议数学弱监督学习。

       每个部分部分看完后考试之后语音沟通下，同时写xmind。

【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。

1，数学基础课程：（弱监督）

「第一章」：线性代数

「第二章」：高等数学

「第三章」：概率论

「第四章」：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（弱监督）

「第1章」：python基础

说明：包括#python基础语法，

「第2章」：python数据结构

说明：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！

「第3章」：数据科学库基础（必须学习）

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！

「第4章」：mysql、linux基础

    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！

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

【第三阶段】：机器学习阶段（强监督）

「第1章」: 数学基础加强

说明：该阶段为机器学习阶段中必备数学知识！

「第2章」：机器学习基础（强监督，理论加强）

    说明：该课程偏向于实操，比较简单，可以先简单入门

「第3章」：机器学习进阶（强监督，传统自然语言处理基础）

说明：分类算法，聚类算法，回归算法，HMM，CRF等模型的推导与实现！

「第4章」：sklearn机器学习实战 （强监督）

说明：特征工程，建模代码实操代码

 

【第四阶段】：深度学习阶段（重点课程，强监督）

「第1章」：深度学习基础

说明：深度学习的基础算法

「第2章」：tensorflow深度学习技术实战

说明：tf深度学习实战

「第3章」：pytorch深度学习基础

说明：pytorch基础

--------------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5阶段】： 下面为大数据和NLP基础与项目提升阶段：

配置课程如下：  下面课程强监督         

「第1章」： NLP人工智能：2859

「第2章」： NLP人工智能（第二部分）2948

「第3章」： NLP人工智能bert（第三部分）2958

「第4章」： kaggle的nlp基础处理方法项目

「第5章」： kaggle文本主题与分类3450

「第6章」： kaggle视觉聊天机器人3386

「第7章」;自然语言序列模型3452

「第8章」： nlp到word2vec实现3195

「第9章」： kaggle神经网络实现机器翻译2955

「第10章」：自动聊天机器人3344

 

【第6阶段】NLP推荐系统加强课#

「第1章」机器学习增强与大数据电商推荐

包括：电商spark推荐系统

「第2章」大数据文章推荐前置课程

包括：spark基础，pyspark

「第3章」大数据文章推荐系统实战（弱监督）

包括：电商推荐召回排序算法

 

【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！