第37期 Datawhale 组队学习活动马上就要开始啦！

05月11日（星期三），宣发，5月组队学习计划！。
05月14日（星期六），进入学习群、开营仪式。

本次组队学习的内容为：

吃瓜教程——西瓜书+南瓜书
动手学数据分析
李宏毅机器学习（含深度学习）
数据可视化（Matplotlib）
SQL编程语言
深入浅出Pytorch
Leetcode刷题
Git教程
青少年编程：Python语言

大家可以根据我们的开源内容进行自学，也可以加入我们的组队学习一起来学。

1. 吃瓜教程——西瓜书+南瓜书

航路开辟者：谢文睿、秦州
领航员：贾献华
航海士：谢文睿、秦州

基本信息

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
课程编号：107
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。

任务安排

学习周期：18天

2. 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：黎启华
航海士：孙博腾、黎家伟、左凯文

基本信息

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
内容属性：精品入门课系列
课程编号：202
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。

任务安排

学习周期：11天

3. 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：崔腾松
航海士：郭棉昇、刘兴、杨美丽

基本信息

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
课程编号：108
视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef
视频地址：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。

任务安排

学习周期：14天

4. 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：乔彬
航海士：林景、肖桐、金思远

基本信息

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
课程编号：006
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。

任务安排

学习周期：14天

5. SQL编程语言

航路开辟者：王复振、杨煜、闫钟峰、杨梦迪、苏鹏
领航员：徐曼琪
航海士：马天佳、邱子轩、王先豪

基本信息

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
课程编号：014
内容说明：Follow me，从 0 到 1 掌握 SQL。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

任务安排

学习周期：15天

6. 深入浅出Pytorch

航路开辟者：李嘉骐、牛志康、刘洋、陈安东
领航员：六一
航海士：汪超、高立业、徐韵婉

基本信息

开源内容：https://github.com/datawhalechina/thorough-pytorch
开源内容：https://gitee.com/datawhalechina/thorough-pytorch
内容属性：深度学习（实践）专题
课程编号：904
内容说明：PyTorch理论与实践结合，由基础知识到项目实战。
定位人群：具备《高等数学》、《线性代数》、《概率论与数理统计》基础，有一定的机器学习和深度学习基础，熟悉常见概念，会使用Python。
特别提示：学习形式为课程材料学习+直播答疑

任务安排

学习周期：14天

7. Leetcode刷题

航路开辟者：杨世超
领航员：吕豪杰
航海士：吴昌广、王毅、张桐

基本信息

开源内容：https://github.com/itcharge/LeetCode-Py
内容属性：合作课程
内容说明：算法基础知识与 LeetCode 刷题，一期课程大概 40 道题，本期包含专题：哈希表、字符串与字符串匹配、二叉树与二叉搜索树、并查集。
定位人群：有 Python 语言编程基础，想要学习算法、数据结构基础知识，想在 LeetCode 刷算法题的学员。
特别提示：无

任务安排

学习周期：14天

8. Git教程

航路开辟者：牛志康，宋泽山，李碧涵，王晓亮，张翔宇，夏峻，沈豪，徐祥军，谢文睿，朱松青
领航员：杨皓博
航海士：徐祥军、牛志康，宋泽山，李碧涵，王晓亮，张翔宇，夏峻，沈豪，谢文睿，朱松青

基本信息

开源内容：https://github.com/datawhalechina/faster-git
内容属性：公测课程
内容说明：一起学习Git。
定位人群：有一定语言编程基础，想要了解并使用Git。
特别提示：无

任务安排

学习周期：13天

9. 青少年编程：Python语言

航路开辟者：王思齐、马燕鹏
领航员：马燕鹏
航海士：马燕鹏

基本信息

开源内容：https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/tree/master/ChildrenProgramming
学习视频：https://space.bilibili.com/90353310/
内容属性：公测课程
课程编号：030
内容说明：跟着春雷老师，看视频学习Python编程的基本知识。。
定位人群：对Python编程感兴趣的小朋友。
特别提示：小学3年级及以上。

任务安排

学习周期：21天

10. 具体规则

打卡方法介绍

任务打卡入口：开源学习小程序 -> 组队学习 -> 自己所学的课程 -> 任务。
在任务打卡的“任务学习总结或心得”处写入自己的学习总结【必填】。
在CSDN、简书等平台撰写技术博客【鼓励】。
在任务打卡的“打卡链接”处填写自己原创内容的技术博客网址【选填】。
我们会邀请船长一起查看填写技术博客网址的博文并给予反馈。
打卡完成后，可以进入打卡圈，查看所有学习者的打卡内容，支持点赞，评论。

具体操作见：如何使用开源学习小程序？

打卡要求介绍

打卡内容包括但不限于对理论知识的理解、扩展、代码实现、公式推导等等，也可直播分享自己的学习过程。不需要复制粘贴教程原文。
如果笔记中需要引用教程内容或其他重要资料，希望注明出处，并附上来源链接，避免版权纠纷。
打卡截止时间是每次任务规定时间的第二天凌晨3：00，需要在睡觉前打卡，不是第二天起床后。
符合任意一条不规范打卡规定（字数少于50、复制粘贴教程内容、与本任务无关内容）或没有及时打卡的同学，将由领航员“抱出学习群”，监督金不予退还，并关闭后续打卡。

11. 组队学习的那些事

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
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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