【组队学习】【32期】组队学习内容详情
2024-05-10 09:45:46
第32期 Datawhale 组队学习活动马上就要开始啦！
- 12月08日（星期三），宣发，今年最后一场组队学习！。
- 12月11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）
- SQL编程语言
- 数据可视化（Matplotlib）
- 深入理解计算机系统
- 推荐系统-新闻推荐系统实践
- scikit-learn教程
- 统计学习方法习题实战
- 算法的应用
- Linux实践
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
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
- 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
- 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
2. 动手学数据分析
基本信息
- 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
任务安排
- 学习周期：11天
3. 李宏毅机器学习（含深度学习）
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
- 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。
任务安排
- 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！
4. SQL编程语言
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
- 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
任务安排
- 学习周期：15天
5. 数据可视化（Matplotlib）
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
- 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
- 杨剑砺：数据可视化漫谈
6. 深入理解计算机系统
- 航路开辟者：李岳昆、易远哲
- 领航员：初晓宇
- 航海士：叶前坤、沈豪
基本信息
- 开源内容：https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/tree/master/ComputerSystems
- 内容属性：公测课程
- 内容说明：本部分为「Datawhale 开源 408 计划」首篇，旨在通过计算机科学领域经典丛书：《深入理解计算机系统》（Computer Systems: A Programmer’s Perspective，CSAPP）帮助更多的小伙伴理解计算机真实的运行过程与逻辑。Datawhale开源社区将全程支持并提供CSAPP原书习题、lab伴读、课件制作等内容。
- 定位人群：0基础希望理解计算机底层系统的同学
- 特别提示：我们鼓励小伙伴们使用「费曼学习法」：“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。”课件中提供了相应的ppt教材，您可以尝试给自己讲述相关内容以强化理解；也可以录制自己讲述知识点过程中的视频，作为组队学习的打卡内容。
任务安排
- 学习周期：17天
7. 推荐系统-新闻推荐系统实践
- 航路开辟者：罗如意
- 领航员：肖桐
- 航海士：汪志鸿、吴忠强、赖敏材、王辰玥、毛伟、宋禹成、陈雨龙、管柯琴
基本信息
- 开源内容：https://github.com/datawhalechina/fun-rec
- 内容属性：公测课程
- 内容说明：新闻推荐系统实践是fun-rec开源项目中比较偏工程的实战项目（前端+后端+策略+算法），该项目没有实际的商用价值仅用于学习推荐系统的基本流程和实现过程。
- 定位人群：了解推荐推荐系统，有一定的计算机基础，想了解推荐系统工程实现的同学。
- 特别提示：内容虽然有点多，我们会在每次任务中都给大家划重点学习。
任务安排
- 学习周期：18天
8. scikit-learn教程
- 航路开辟者：江季
- 领航员：李牧轩
- 航海士：武帅、陈宇
基本信息
- 开源内容：：https://github.com/datawhalechina/machine-learning-toy-code/tree/main/ml-with-sklearn
- 内容属性：公测课程
- 内容说明：实用sklearn学习库进行各类算法的实战，并且善用可视化技术润色结果。
- 定位人群：具有一定机器学习概念以及Python编程的同学。
- 特别提示：本教程重在负责实际的编程实践，相关理论知识需同学自行补全。
任务安排
- 学习周期：24天
9. 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
基本信息
- 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。
任务安排
- 学习周期：18天
10. 算法的应用
- 航路开辟者：肖然
- 领航员：李铭哲
- 航海士：伊雪
基本信息
- 开源内容：https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/tree/master/AlgorithmRunning
- 内容属性：公测课程
- 内容说明：本次内容主要是对算法的理解和应用，我们会从优质的课程设计、或者简化的工业界小项目出发。希望每一个参与者能够实实现相应的函数接口。我们会给出相关的文档和函数的接口设计，每个学习的同学都需要实现代码，并提交自己的代码到我们的网站，会有相关的可视化显示。
- 定位人群：计算机相关专业，有一定编程能力，学习过数据结构。
- 特别提示：可能存在测试不充分，我们的小网站可能有很多奇怪的bug，遇到问题请直接在群里反馈，我们将修复bug并完善评测网站。
任务安排
- 学习周期：14天
11. Linux实践
- 航路开辟者：刘羽中
- 领航员：六一
- 航海士：刘洋、王晓亮、陈玉立、六一
基本信息
- 开源内容：https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/tree/master/LinuxPractice
- 开源内容：https://shimo.im/docs/v5YBGnjJDAMrKyhk
- 内容属性：公测课程
- 内容说明：Linux，全称GNU/Linux，是一种免费使用和自由传播的类UNIX操作系统，其内核由林纳斯·本纳第克特·托瓦兹于1991年10月5日首次发布，它主要受到Minix和Unix思想的启发，是一个基于POSIX的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。Linux有上百种不同的发行版，如基于社区开发的debian、archlinux，和基于商业开发的Red Hat Enterprise Linux、SUSE、Oracle Linux等。在全球超级计算机TOP500强操作系统排行榜中，Linux的占比最近十几年长期保持在85%以上，且一直呈现快速上升趋势。根据2016年的排行榜，Linux的占比已经高达98.80%。其实在各种大、中小型企业的服务器应用领域，在企业内部服务器99%的情况下都是Linux系统，如果你想成为一个合格的软件工程师&算法工程师，Linux是你必备的技能。
- 定位人群：希望通过系列实践任务，学习linux基本操作的学习者。
- 特别提示：需要使用指定的Linux系统完成任务；需要完成所有的任务细节才算完成一个任务。
任务安排
- 学习周期：15天
12. 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。
13. 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？
14. 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）
一月其它课程组队学习的规划：
- 杨世超：Leetcode刷题
- 王洲烽：大数据技术
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