冯博测试情况：
1.无py编程基础，python从基础开始，注重过程监控
2.电商行业从业多年，数学基本遗忘，需要重新加强。
3.学习主要是为了了解人工智能和数据分析，因此在学习时候除了python及机器学习库其他都设置为弱监督方式。
4.教学目标：数据分析机器学习零基础加强。
5.方向：数据分析数据挖掘方向。
课程安排：
除了python与数据科学库其他均为弱监督
第零阶段：数学课程
包括：线性代数，概率论，高等数学，统计学
第一阶段：python基础（强监督）
包括：python语法，面向对象部分
第二阶段：数据科学库基础（强监督）
包括：numpy，pandas，matplotlib
第三阶段：数据分析sql基础
包括：mysql数据分析
第四阶段：机器学习数学基础加强。
包括：高数，概率，线代加强
第五阶段: 机器学习基础
包括：机器学习算法理论基础
第六阶段：机器学习进阶
包括：分类算法，聚类算法，回归算法
第七阶段：sklearn机器学习实战
包括：特征工程，建模代码实战
第八阶段：大数据基础
包括：大数据数据处理基础，hadoop
第九阶段：大数据分析基础。
包括：hive实践
第十阶段：数据分析与挖掘项目前置基础知识
包括：项目前置知识（后期上传）
第十一阶段: 数据挖掘项目项目实践1个月
包括：项目实战（后期上传）
第十二阶段：kaggle实战
包括：选择好的一部分kaggle案例
第十三阶段：指导学员下一步学习方向。

教学目标：算法基础基础拓展。

时间安排：
每周一到周五每天学习至少2小时，时间沟通过可以安排。
每周日5小时，周日考核。
每天提交xmind复习笔记和博客笔记。同时每周三日，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