第一阶段 零基础入门Python

在线视频： Python入门及环境搭建

在线实训： 调试配置好Anaconda工作环境

在线视频： Python编程基础上：表达式、关键字、对象

在线实训： 打印100000以内的素数

在线视频： Python编程基础下：条件判断、循环控制、迭代器与生成器

在线实训： 实现fib数列函数

在线直播： Python数据类型详解

在线视频： 函数基础

在线实训： 自己实现一个支持可变参数的函数

在线视频： 高级函数：高阶函数、嵌套函数与函数闭包，函数对象

在线实训： 使用map-reduce函数，以及创建装饰器函数

在线直播： 面向对象和文件处理

第二阶段 数据结构与算法

在线视频： 必会的数据结构：栈、队列、哈西表

在线视频： 树／堆

在线实训： 使用map-堆的构造与应用

在线视频： 图论

在线实训： 实战最短路（Floyd，Dijkstra，Bellmanford）

在线直播： 通过OJ实战面试中常考的查找问题

在线视频： 递归

在线实训： 手写快速排序和树的遍历

在线视频： 图搜搜索初探：遍历（深度优先 广度优先）

在线实训： 启发式搜索

在线视频： 动态规划

在线实训： 手写DP

在线直播： 通过OJ实战面试中常考的排序问题

第三阶段 从数据分析到特征工程

在线视频： 1-使用Numpy与Pandas进行数据统计与分析

在线实训： 2-pandas综合练习

在线视频： 3-用pandas完成机器学习数据预处理与特征工程

在线实训： 4-pandas完成Kaggle机器学习预处理

在线视频： 5-好用的python可视化利器matplotlib与seaborn

在线实训： 6-matplotlib/seaborn完成Titanic和自行车租赁数据可视化

在线直播： 商城数据爬取、清洗分析、可视化展示

第四阶段 机器学习原理

在线视频： 线性回归、logistic回归、梯度下降

在线实训： 用LR完成Kaggle比赛迈开第一步

在线视频： 决策树、随机森林

在线实训： 信用卡欺诈检测

在线直播： 机器学习简介、广义线性模型（线性回归、逻辑斯蒂回归）精髓速讲

在线视频： SVM与数据分类

在线实训： 使用SVM进行数据分类

在线视频： 聚类

在线实训： K-means/GMM代码实现和实际应用分析

在线视频： 聚类与推荐系统实实战

在线实训： 基于用户聚类的推荐系统

在线直播： SVM与聚类方法的精髓速讲

在线视频： 贝叶斯网络

在线实训： 实战贝叶斯网络

在线视频： 隐马尔科夫模型HMM

在线实训： 使用HMM进行中文分词

在线视频： 主题模型

在线实训： 使用LDA进行文档分类

在线直播： 朴素贝叶斯与HMM的精髓速讲

第五阶段 机器学习实战

在线视频： 机器学习流程、基本分类与回归模型

在线实训： Kaggle机器学习比赛中的特征工程处理实战

在线直播： 通过kaggle实战一个机器学习比赛

在线视频： 机器学习中的特征工程与模型调优，sklearn用法

在线实训： sklean接口熟悉与机器学习建模指导

在线视频： Spark与大数据处理

在线实训： Spark大数据日志分析

在线直播： sklearn建模与使用

第六阶段 深度学习原理到实战

在线视频： 1-神经网络初步：全连接与反向传播

在线实训： 手写神经网络解决非线性切分问题

在线视频： 2-卷积神经网络与计算机视觉

在线实训： 利用ResNet与inception解决一般图像分类问题套路

在线视频： 3-循环神经网络与自然语言处理

在线实训： 利用循环神经网络生成文本作诗

在线直播： 5-ANN、CNN、RNN的精髓速讲

第七阶段 项目实战：从零搭建电影推荐网站

在线直播： 确定产品、数据、以及技术框架，以及推荐系统常用算法讲解

在线直播： 推荐系统框架与流程、召回与排序模块的设计与实现

在线直播： 深度学习在推荐系统中的应用，以及深度学习算法实例讲解