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：

1. 吃瓜教程——西瓜书+南瓜书
2. 动手学数据分析
3. 李宏毅机器学习（含深度学习）
4. SQL编程语言
5. 数据可视化（Matplotlib）
6. 深入理解计算机系统
7. 推荐系统-新闻推荐系统实践
8. scikit-learn教程
9. 统计学习方法习题实战
10. 算法的应用
11. 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

• 航路开辟者：谢文睿、秦州
• 领航员：陈伟峰
• 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
• 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+ 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 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

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：郭棉昇
• 航海士：汪超、赵美

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！

5. 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

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

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

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

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 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

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。
• 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/li>
• 如何进行作业的评审/li>
• 如何使用开源学习小程序/li>
• 如何提高国内访问 GitHub 的速度/li>

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

文章知识点与官方知识档案匹配，可进一步学习相关知识Python入门技能树人工智能机器学习工具包Scikit-learn208539 人正在系统学习中