【1467】【马同学】

【个人情况】：学员目前在职，大学本是计算机专业，已经毕业有10年了，学员想通过掌握python基础及常用算法包，能够自己开发一些小程序，并且也希望掌握下web前端方向的知识，方便自己扩展。学员之前有编程基础，但是时间久了，也有点淡忘，建议学员系统全面复习下。建议学员学习一下BI数据分析的工具，跟学员沟通后，尽量以学员需要的需求为主，机器学习为辅，供学生了解，之后有什么问题在沟通。随时调整。

【学习目标】：达到数据分析的能力

【备注】：在职（重心放在python+mysql+BI工具）

【学习方向】：Python+web

【是否需要就业】：否

【目标就业地点】：暂定

【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。







===============章节分割线===============

【第1阶段】：编程阶段

【监督方式】：强监督

「第1章」：Python基础（必须熟练使用）

课程名称：【3350】【Python基础知识-pycharm版】

课程内容：python基础入门知识，对于算法中需要的基础的python做了一个系统的学习。

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第2章」：数据结构基础（可以后置，先不看）

课程名称：【34】【Python数据结构与算法】

课程内容：数据结构入门，主要讲解了堆、栈、链表、快排、二分、树等数据结构与算法，课程末尾将会提供leetcode刷题教程，请需要就业的徒弟务必重视练习。（可以后看）

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第3章」：数据科学库基础

课程名称：【30】【机器学习---数据科学包】（必须熟练使用）

课程内容：讲解了目前主要是pandas、numpy、matpoltlib库的使用。该库对数据分析起到很大的作用，一定好好吸收。多加练习。

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第4章」：MySQL基础（必须熟练使用）

课程名称：【8】【MySQL】

课程内容：主要讲解了mysql数据库的使用，开发人员的基本操作。你个人必须熟练掌握。

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第5章」：MySQL进阶（必须熟练使用）

课程名称：【8】【MySQL】

课程内容：针对于数据的一些索引，数据库的语句优化，事务优化都做了介绍。

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第6章」：Linux基础（可以后看，不需要立即掌握，如果时间充足可以掌握下）

课程名称：【14】【Linux】

课程内容：主要讲解了linux数据库的使用，开发人员的基本操作。如果时间充足，可以系统学习，如果想要快速进入算法，可以跳过，不影响接下来的算法学习。但是在进入项目阶段之前必须进行学习。

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第7章」：Git基础

课程名称：【2157】【Git】（可以后看，不需要立即掌握）

课程内容：主要讲解git工具的使用，在入职之前进行学习也可以，不影响算法阶段学习。开发人员的基本操作

---考核---（可选择，联系教务老师）



===============章节分割线===============

【第2阶段】：数据分析阶段

【监督方式】：强监督

「第1章」：数据分析工具阶段（熟练掌握）

课程名称：【10517】【数据分析-PowerBI工具】

课程内容：数据分析工具的基本使用，熟练使用里面的案例，基础-高阶-应用

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第2章」：数据分析工具阶段（熟练掌握）

课程名称：【数据分析-Tableau零基础】

课程内容：数据分析工具的基本使用，熟练使用里面的案例

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第3章」：统计学基础（熟练掌握）

课程名称：【数据分析-概率、统计学学习】

课程内容：数据分析常用的数学知识的总结。

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第4章」：数据分析工具阶段（熟练掌握）

课程名称：【数据分析-SPSS分析】

课程内容：数据分析工具的基本使用，熟练使用里面的案例

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第5章」：数据分析工具阶段（熟练掌握）

课程名称：【数据分析-FineBI的使用】

课程内容：数据分析工具的基本使用，熟练使用里面的案例

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第6章」：数据分析工具阶段（熟练掌握）

课程名称：【10512】【数据分析-pyecharts】

课程内容：数据分析工具的基本使用，熟练使用里面的案例

---考核---（可选择，联系教务老师）



===============章节分割线===============



「第1章」：Python网络编程

课程名称：网络编程

课程内容：其中包含tcp、http、http的get我post、http的状态码响应报文、静态的web服务器的学习。

---考核---（可选择，联系教务老师）



「第2章」：非关系型数据库基础

课程名称：redis数据库的学习

课程内容：包括redis的简介安装和使用、数据类型、通用命令、python与redis交互使用

---考核---（可选择，联系教务老师）



「第3章」：前端语言学习

课程名称：html+css+js

课程内容：html语言的介绍和使用、css样式的学习和使用、以及javaScript的介绍和使用、jquery的学习和使用、ajax的介绍和使用

---考核---（可选择，联系教务老师）





===============章节分割线===============

【第4阶段】：web开发

「第1章」：框架学习

课程名称：Django框架的学习

课程内容：Django框架学习以及项目实战

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第2章」：框架学习

课程名称：flask框架学习

课程内容：flask的安装和使用。

---考核---（可选择，联系教务老师）



===============章节分割线===============

【第5阶段】：机器学习阶段

【监督方式】：弱监督

「第1章」：数学加强

课程名称：【29】【机器学习---数学基础加强】

课程内容：对机器学习常用的算法做了一个概览，偏理解。

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第1章」：机器学习导论

课程名称：【28】【机器学习---导论 】（机器学习扫盲专用）

课程内容：对机器学习常用的理论知识做了一个介绍。对强监督学习、半监督学习、无监督学习这些都做了一个概览。其中也对机器学习和大数据知识做了一个简单的介绍。

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第2章」：机器学习基础

课程名称：【3142】【机器学习算法基础（基础机器学习课程）】

课程内容：机器学习基础算法的讲解，偏向于实现，对底层原理没有进行过多的阐述。





【简历辅导阶段】

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！