【805】

【个人情况】：管理类联考明年三月考研究生，报读大数据与算法方向，有一点数学基础，没有现代概率基础，没有编程语言基础。现在在单位可能没有外网学习。

2.个人情况：报读研究生，学习为了能够学完之后能够实现小论文和工作对口。

3.目前情况：有基础提高机器学习基础及深度学习基础能力。应对数据科学（大数据挖掘）方向。

4.目标：扎实专研应对大数据挖掘方向。

5.教学方向：机器学习算法与大数据挖掘方向提高，大数据挖掘方向。

【学习目标】：希望有项目实践经历，因为要找工作，有刷leetcode需求。

【备注】：

【学习方向】：数据挖掘

【是否需要就业】：是

【目标就业地点】：一线城市

【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。

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【第1阶段】：数学阶段

【监督方式】：弱监督

「第1章」：数学基础

课程名称：【710】【1、高数基础---人工智能AI数学基础(完全0基础数学)】

课程内容：高数的系统知识学习，不建议从头到尾观看。浪费时间，可以通过数学加强课程中的数学知识，针对性复习。

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第2章」：数学基础

课程名称：【709】【2、概率基础---人工智能AI数学基础(完全0基础数学)】

课程内容：概率的系统知识学习，不建议从头到尾观看。浪费时间，可以通过数学加强课程中的数学知识，针对性复习。

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第3章」：数学基础

课程名称：【683】【3、统计基础---人工智能AI数学基础(完全0基础数学)】

课程内容：统计的系统知识学习，不建议从头到尾观看。浪费时间，可以通过数学加强课程中的数学知识，针对性复习。

---考核---（可选择，联系教务老师）

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【第2阶段】：编程阶段

【监督方式】：强监督

「第0章」：编程基础

课程名称：【34】【Python基础语法-pycharm版】

课程内容：。

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第1章」：数据结构基础

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。

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第2章」：数据科学库基础

课程名称：【30】【机器学习---数据科学包】 【弱监督】

课程内容：讲解了目前主要是pandas、numpy、matpoltlib库的使用。

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第3章」：MySQL基础

课程名称：【8】【MySQL】 【弱监督】

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。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。

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第4章」：Linux基础

课程名称：【14】【Linux】 【弱监督】

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）

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【第3阶段】：机器学习阶段

【监督方式】：强监督

「第1章」：数学加强 【弱监督】

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，偏难，如果有不会的，可以回到第一阶段中的数学课程中进行学习。

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第2章」：机器学习基础 【弱监督】

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。

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第3章」：机器学习进阶

课程名称：【31】【机器学习---算法加强】

课程内容：对机器学习深入的讲解，利用了大量的数学公式进行推导，足以应对工厂面试过程中问到的算法的底层远离的实现。比较难理解，需要多次吸收强化。如对该课程有不适应，请及时跟教务老师联系。

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第4章」：机器学习框架 【弱监督】

课程名称：【4168】【机器学习-Sklearn课程--V2】

课程内容：机器学习中的一个框架的学习，偏向于练习。

---考核---（可选择，联系教务老师）

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【第4阶段】：深度学习阶段

【监督方式】：强监督

「第1章」：深度学习进阶

课程名称：【9054】【深度学习-【2020版】【深版】】

课程内容：深度学习深入知识的讲解，对神经网络等深度学习常用的算法进行了讲解

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第2章」：深度学习基础

课程名称：【2949】【1、Python人工智能项目进阶（第一部分）-深度学习进阶提高】

课程内容：深度学习常用框架知识的讲解，深层神经网络、浅层神经网络的算法、卷积神经网络算法

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第3章」：深度学习框架

课程名称：【3196】【TensorFlow深度学习（第二版更新TF）-2】

课程内容：深度学习中的TensorFlow框架的讲解于使用。

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第4章」：深度学习框架

课程名称：【9395】【Pytorch】

课程内容：深度学习中的Pytorch框架的讲解于使用。

---考核---（可选择，联系教务老师）

「第5章」：深度学习框架

课程名称：【9458】【深度学习-Tensorflow2.0】

课程内容：深度学习中TensorFlow2.X版本的讲解与使用。

---考核---（可选择，联系教务老师）

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【第5阶段】：辅助阶段

【监督方式】：强监督

「第1章」：辅助课程

课程名称：【3173】【说明课程（基础知识与项目衔接说明课程）】

课程内容：项目阶段与基础阶段的分界点，在该课程之前为基础阶段，之后为项目阶段，如需更改方向，请在该阶段在群里与老师沟通。

---考核---（可选择，联系教务老师）

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【第6阶段】：金融风控阶段

【监督方式】：强监督

「第1章」：金融风控阶段

课程名称：【4180】【金融数据分析 】

课程内容：该课程讲解了GBDT、神经网络模型预测、贷款申请评分卡、以及违约预测等金融相关的数据挖掘

---考核---（可选择，联系教务老师）