Datawhale第九期组队学习计划
Datawhale 组队学习
第九期Datawhale组队学习计划马上就要开始啦!
这次共组织三个组队学习,涵盖了编程、机器学习理论以及动手实践的内容,大家可以按照需要选择参加。
数据结构与算法(上)
内容设计:光城、LeoLRH、肖然
内容组织:老马的程序人生、super、高永伟
审稿人:光城
定位人群:有编程语言基础知识,熟悉面向对象程序设计
时间安排:9天,每天平均花费时间3小时-5小时不等,根据个人学习接受能力强弱有所浮动
任务简介:
- Task01 数组(1天)
- Task02:顺序表和链表(2天)
- Task03:栈与递归(2天)
- Task04:队列(2天)
- Task05:字符串(2天)
详细安排:
https://github.com/datawhalechina/team-learning/blob/master/数据结构与算法(上)/学习任务.md
初级算法梳理
内容设计:苏静、康兵兵、黑桃
内容组织:肖然、谢文昕、高立业
审稿人:陈泽
定位人群:有概率论、矩阵运算、求导、泰勒展开等基础数学知识
时间安排:11天,每天平均花费时间3小时-5小时不等,根据个人学习接受能力强弱有所浮动
任务安排:
- Task01:机器学习概述(1天)
- Task02:线性回归(2天)
- Task03:逻辑回归(2天)
- Task04:决策树(2天)
- Task05:聚类(2天)
- Task06:朴素贝叶斯(2天)
详细安排:
https://github.com/datawhalechina/team-learning/blob/master/初级算法梳理/学习任务.md
数据竞赛(房租预测)
组队说明: 以真实竞赛的数据,真实比赛场景为依托,开始一场模拟房租预测比赛。
内容设计:黑桃,四月,李威
内容组织:magicyang、rebornZH、杨冰楠
审稿人:王茂霖
定位人群:Python基本掌握,能够调包实现算法,对数据有一定的分析处理能力。
时间安排:12天,每天平均花费时间3小时-5小时不等,根据个人学习接受能力强弱有所浮动
任务安排:
- Task01:赛题分析(2天)
- Task02:数据清洗(2天)
- Task03:特征工程&特征选择(2天)
- Task04:模型选择&模型调优(2天)
- Task05:模型融合(3天)
- Task06:比赛整理(1天)
详细安排:
https://github.com/datawhalechina/team-learning/blob/master/数据竞赛(房租预测)/学习任务.md
具体规则
- 注册 CSDN 或 Github 账户。
- 按照任务安排进行学习,完成后写学习笔记Blog。
- 在每次任务截止之前在群内打卡(发Blog链接),遇到问题在群内讨论。
- 未按时打卡的同学视为自动放弃,被抱出学习群。
总结
Datawhale学习属于自发组织,考虑到学习效果,将只在Datawhale社群中按人数报名参与。未能参加的可以根据开源路线自行学习,欢迎添加Datawhale小助手,他会邀请你入群,参与学习交流(一定要备注:入群+学校/公司+方向,例如:入群+浙大+机器学习)点击阅读原文,获取开源路线。
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