机器学习就业学习计划，从零开始，全面涵盖机器学习重要知识点学习计划
自从去年的AlphaGo到今年无人驾驶大行其道，人工智能正在席卷全球，引发第4次工业革命，而AI的核心技术是机器学习和深度学习。无论是从事机器学习还是AI，都一定要多动手，否则 一切都是纸上谈兵。
内容分为八大部分，涵盖教你零基础快速上手编程、数据爬取、数据分析、数据可视化、玩转大数据、机器学习从原理到实战、深度学习从原理到实战、BAT工业级大项目实战。提供完善的实验平台自己动手、真枪实战，拒绝纸上谈兵。
通过GPU + jupyter notebook + GitHub，涵盖：GPU、原理、案例、数据、代码。
根据实战项目，将涉及到的关键知识点和项目经历优化到您的简历中。
机器学习工程师面试时常见考点/模型/算法，模拟真实面试，从技术、表达等方面全方位提升您的面试能力。3个月挑战年薪30~50万。
第一阶段：零基础快速上手编程
在线课程：1-基本python类型、判断与循环流程等
在线实训：2-python基本练习题
在线课程：3-文件/数据读写、面向对象、第三方库等
在线实训：4-多种数据读写与面向对象练习
线下实训：5-python基本练习题 与 google python实战题
第二阶段：数据爬取得心应手
在线课程：1-requests抓取与静态网页解析
在线实训：2-新闻网站与链家网数据爬取
在线课程：3-模拟登陆与分布式爬虫
在线实训：4-豆瓣与链家详情数据爬取
在线课程：5-selenium与动态网站爬取
在线实训：6-去哪儿/携程与电商数据爬取
线下实训：7-新闻网站与链家网数据爬取
第三阶段：数据分析全攻略
在线课程：1-pandas花式数据统计与分析技能
在线实训：2-pandas综合练习
在线课程：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
线下实训：5-美国大选、共享单车数据分析
第四阶段：可视化提升数据逼格技能get
在线课程：1-好用的python可视化利器matplotlib
在线实训：2-matplotlib完成Titanic和自行车租赁数据可视化
在线课程：3-自带各种数据拟合分析的可视化利器seaborn
在线实训：4-seaborn完成Titanic和自行车租赁数据可视化
线下实训：5-美国大选、共享单车完整可视化实战
第五阶段：玩转大数据
在线课程：1-hadoop与map-reduce
在线实训：2-手写map-reduce完成词频统计，制作词云
在线课程：3-Spark与大数据处理
在线实训：4-Spark大数据日志分析
线下实训：5-大数据分析处理案例
第六阶段：机器学习原理到实战
在线课程：1-机器学习流程、预处理、特征工程
在线实训：2-Kaggle机器学习比赛中的特征工程处理实战
在线课程：3-模型评判标准与部分机器学习有监督算法
在线实训：4-sklean接口熟悉与机器学习建模指导
线下实训：5-sklearn建模与使用
在线课程：6-机器学习有监督算法与无监督学习
在线实训：7-sklearn刷Kaggle比赛题
在线课程：8-机器学习集成算法与大杀器Xgboost/LightGBM
在线实训：9-Xgboost与LightGBM使用
线下实训：10-集成算法与场景建模
第七阶段：深度学习原理到实战
在线课程：1-深度神经网络、google wide&&deep模型、腾讯通用CTR神经网络框架与实现
在线课程：2-卷积神经网络、caffe实战图像分类、Tensorflow实战图像风格变换实现
在线课程：3-循环神经网络、Tensorflow实战情感分析与文本生成实现
线下实训：4-Caffe&&Tensorflow实战
第八阶段：实际综合项目与简历优化
线下实训：1-自然语言处理项目
(文本数据抓取+spark/pandas数据分析+可视化+特征抽取+Sklearn/Spark机器学习建模+深度学习建模)
线下实训：2-分类与推荐系统实战
(音乐数据抓取+spark/pandas分析+可视化+协同过滤+隐语义模型+特征抽取分类建模)
线下实训：3-图像项目(图像分类+图像检索)
线下实训：4-机器学习模拟面试
(面试注意点+常见面试考点精讲+简历优化+项目展示)