本周报总结了从 12月13日至12月19日，Datawhale组队学习的运行情况，我们一直秉承“与学习者一起成长的理念”，希望这个活动能够让更多的学习者受益。

第 31 期组队学习一共 11 门开源课程，共组建了 11 个学习群，参与的学习者有 863 人，全部课程：

动手学数据分析
基于Python的办公自动化
Leetcode刷题
IOS开发
数据可视化（Matplotlib）
李宏毅机器学习（含深度学习）
SQL编程语言
青少年编程（Scratch 四级）
吃瓜教程——西瓜书+南瓜书
水很深的深度学习
机器学习的数学基础

都已结营。

第 32 期组队学习已经与大家见面了，这次组队学习一共 11 门开源课程，共组建了 11 个学习群，参与的学习者有 815 人。

第 33 期组队学习也蓄势待发准备与大家见面了。我在这里要感谢所有的课程设计人员，以及我们的助教和支持者，因为你们的无私奉献才促成组队学习活动的顺利开展。

所有贡献人员：

第31期：李岳昆、易远哲、牧小熊、刘雯静、张晓东、吴争光、隆军、杨世超、谢文睿、王茂霖、吴振一、陈安东、刘峥嵘，李玲、金娟娟、杨佳达、老表、张文涛、高立业、王复振、杨煜、闫钟峰、杨梦迪、苏鹏、红星、张晋、汪健麟、李祖贤、杨剑砺、杨煜、耿远昊、李运佳、居凤霞、刘洋、王思齐、马燕鹏、光城、成森、姚昱君、何锋丽、李碧涵、陈长沙、吕豪杰、司玉鑫

第32期：李岳昆、易远哲、初晓宇、叶前坤、沈豪、罗如意、肖桐、汪志鸿、吴忠强、赖敏材、王辰玥、毛伟、宋禹成、陈雨龙、管柯琴、江季、李牧轩、胡锐锋、王维嘉、王瀚翀、王茸茸、毛鹏志、张璇、王天富、范佳慧、肖然、阿水、六一、刘洋、王晓亮、陈玉立、王复振、杨煜、闫钟峰、杨梦迪、苏鹏、红星、张晋、汪健麟、蒋志强、谢文睿、秦州、陈伟峰、杨剑砺、杨煜、耿远昊、李运佳、居凤霞、王万、陈安东、金娟娟、杨佳达、老表、李玲、张文涛、高立业、王茂霖、陈安东，刘峥嵘，李玲、张文恺、光城、成森、姚昱君、何锋丽、李碧涵、陈长沙、吕豪杰、司玉鑫

第33期：沈豪、王洲烽、刘洋、王嘉鹏、杨世超、王思齐、马燕鹏

一、希望开设的开源内容

目前Datawhale的开源内容分为两种：第一种是已经囊括在我们的学习路线图内的Datawhale精品课，第二种是暂未囊括在我们的学习路线图内的Datawhale测试课。

我们根据您的投票来确定精品课程的排期，其它测试课程一旦完成，即可排入我们每个月的组队学习。

请选择您一月份希望学习的Datawhale精品课程。如果某门课程超过100人选择，那么我们就邀请该课程设计者开设该课程的组队学习。

-> 插入投票

王复振：SQL编程语言
谢文睿：吃瓜教程——西瓜书+南瓜书
杨剑砺：数据可视化（Matplotlib）
陈安东：动手学数据分析
王茂霖：李宏毅机器学习（含深度学习）

二、本周结营的开源内容

李祖贤：机器学习的数学基础

三、正在进行的开源内容

1. 深入理解计算机系统

2. 推荐系统实践

3. scikit-learn教程

4. 统计学习方法习题实战

航路开辟者：胡锐锋、王维嘉、王瀚翀、王茸茸、毛鹏志
领航员：张璇
航海士：胡锐锋、王维嘉、王瀚翀、王茸茸、毛鹏志、王天富、范佳慧
开源内容：https://github.com/datawhalechina/statistical-learning-method-solutions-manual
内容属性：公测课程
内容说明：李航老师的《统计学习方法》是机器学习领域的经典入门教材之一，主要学习本书第1篇的监督学习内容，结合课后习题，巩固相关知识。
定位人群：具有本科数学基础（指高数、线代、概率论与数理统计）的同学。
特别提示：以习题为核心，配合教程；先看书、做题、看习题解答。
学习周期：18天

5. 算法的应用

6. Linux实践

7. 吃瓜教程——西瓜书+南瓜书

航路开辟者：谢文睿、秦州
领航员：陈伟峰
航海士：谢文睿、秦州
开源内容：https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book
B 站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU
内容属性：机器学习（理论）专题
内容说明：周志华老师的“西瓜书”是机器学习经典入门教材，值得反复阅读，配合“南瓜书”从本科数学基础的视角进行讲解，一起打好基础！
定位人群：有本科数学基础（高等数学、线性代数、概率论与数理统计）的同学。
特别提示：吃瓜教程学习形式为直播+社群答疑，旨在促进更多人动手学习。
学习周期：18天
任务路线：以《机器学习》西瓜书为主线，配合南瓜书攻克疑难点。
0. 导学
1. 一元线性回归
2. 多元线性回归
3. 对数几率回归
4. 二分类线性判别分析
5. 决策树
6. 神经网络
7. 支持向量机
8. 软间隔与支持向量回归
9. 集成学习（上）
10. 集成学习（下）
11. 贝叶斯分类器
12. 聚类

8. 数据可视化（Matplotlib）

航路开辟者：杨剑砺、杨煜、耿远昊、李运佳、居凤霞
领航员：王万
航海士：范歆琦、张文恺
开源内容：https://github.com/datawhalechina/fantastic-matplotlib
开源内容：https://gitee.com/datawhalechina/fantastic-matplotlib
内容属性：精品入门课程系列
内容说明：本次课程内容的设计几乎完全基于官方文档的结构，通过对于官方文档的归纳总结，系统梳理了python最重要的数据可视化包的方方面面，并且配有部分练习题供学习者核查自己的学习效果。
定位人群：希望通过系统学习matplotlib包来提高python可视化技能的人。
特别提示：本次课程是由 Datawhale 数据可视化小组内部成员共同完成，是针对 matplotlib 初学者的入门课程。学习本课程需要基本的python基础即可。
学习周期：14天
杨剑砺：数据可视化漫谈

9. 动手学数据分析

航路开辟者：陈安东、金娟娟、杨佳达、老表、李玲、张文涛、高立业
领航员：范淑卷
航海士：武者小路、曾心怡
内容属性：精品入门课系列
开源内容：https://github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis
开源内容：https://gitee.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis
B 站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Uv411p77r
内容说明：以项目为主线，通过边学，边做以及边被引导的方式，既掌握知识点又能掌握数据分析的大致思路和流程。
定位人群：懂一些python，希望入门数据分析的学习者。
特别提示：无
学习周期：11天

10. 李宏毅机器学习（含深度学习）

航路开辟者：王茂霖、陈安东，刘峥嵘，李玲
领航员：郭棉昇
航海士：汪超、赵美
开源内容：https://github.com/datawhalechina/leeml-notes
开源内容：https://gitee.com/datawhalechina/leeml-notes
内容属性：深度学习（理论）专题
B 站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef
B 站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1JA411c7VT
官方地址：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses.html
内容说明：辅助大家更好学习李宏毅老师机器学习视频，并加入相关补充资料，相信你会对机器学习有更加深刻的理解。
定位人群：深度学习初学者，有微积分，线性代数基础。
特别提示：本教程为深度学习教程。
学习周期：14天
任务路线：李宏毅视频+解读辅助。
深度学习的三个主要步骤！

11. SQL编程语言

航路开辟者：王复振、杨煜、闫钟峰、杨梦迪、苏鹏、红星、张晋、汪健麟
领航员：李云龙
航海士：蒋志强、闫钟峰
开源内容：https://github.com/datawhalechina/wonderful-sql
开源内容：https://hub.fastgit.org/datawhalechina/wonderful-sql
内容属性：精品入门课系列
内容说明：Follow me，从 0 到 1 掌握 SQL，决胜秋招。完成SQL使用环境搭建，了解关系型数据库的基本特点，熟悉SQL增删改查基本操作，进一步掌握视图、子查询、函数、窗口函数等高阶用法，最后试一试秋招秘籍，检验下自己学习的效果。
定位人群：0基础学员，希望掌握SQL基础查询的同学。
特别提示：无
学习周期：15天

四、一月排期的开源内容

时间：

2021年01月05日发图文，组织报名。
2022年01月09日开营。

排期内容：

沈豪、王洲烽、刘洋、王嘉鹏：大数据技术
杨世超：Leetcode刷题
王思齐、马燕鹏：Scratch一级

组队学习之余，来读读组队学习中发生的故事！

钱振：助教的那些事
红星：队长的那些事
代硕：学习者的那些事
田瑶：学习者的那些事
红星：学习者的那些事
姚行志：助教的那些事
姚昱君：助教的那些事
陈长沙：助教的那些事
王彦淳：助教的那些事
肖明远：队长的那些事
胡锐锋：队长的那些事
王岳泽：学习者的那些事
范宸尧：学习者的那些事
张海腾：学习者的那些事
迟语寒：学习者的那些事
邓林权：学习者的那些事
罗如意：课程设计者的那些事

希望参与活动的学习者，来读读组队学习的注意事项！

学习者参考手册
什么是组队学习的大航海模型？
如何进行作业的评审？
如何使用开源学习小程序？
如何提高国内访问 GitHub 的速度？

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