Welcome to the data_sciences_campaign（数据科学家系列课程Campaign） wiki! 这一系列课程的目标是培训学员成为高薪高效的数据科学家；
数据科学家系列课程列表
| 编号 | 课程编码 | 课程版本 | 课程名称 | 课时（小时) | 费用（元） |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ds00100001 | v1.0 | Python编程实战课程Python Programming | 36 | 750 |
| 2 | ds00200001 | v1.0 | R编程实战课程R Programming | 36 | 750 |
| 3 | ds00300001 | v1.0 | C编程实战课程 | 36 | 待定 |
| 4 | ds00400001 | v1.0 | C++编程实战课程 | 36 | 待定 |
| 5 | ds00500001 | v1.0 | JAVA编程实战课程 | 36 | 待定 |
| 6 | ds00600001 | v1.0 | Matlab编程实战课程 | 36 | 待定 |
| 7 | ds00700001 | v1.0 | 并行编程实战课程 | 36 | 待定 |
| 8 | ds00800001 | v1.0 | SAS实战课程 | 36 | 待定 |
| 9 | ds00900001 | v1.0 | SPSS实战课程 | 36 | 待定 |
| 10 | ds01000001 | v1.0 | 企业级的数据分析工具实战课程 | 36 | 待定 |
| 11 | ds01100001 | v1.0 | 数据库和SQL实战培训课程 | 36 | 待定 |
| 12 | ds01100002 | v1.0 | MySQL数据库实战培训课程 | 36 | 待定 |
| 13 | ds01100003 | v1.0 | PostgreSQL数据库实战培训课程 | 36 | 待定 |
| 14 | ds01100004 | v1.0 | Greenplum数据库实战培训课程 | 36 | 待定 |
| 15 | ds01200001 | v1.0 | NoSQL和大数据实战培训课程 | 36 | 待定 |
| 16 | ds01200002 | v1.0 | Apache HBase实战培训课程 | 36 | 待定 |
| 17 | ds01200003 | v1.0 | Couchbase实战培训课程 | 36 | 待定 |
| 18 | ds01200004 | v1.0 | ElasticSearch实战培训课程 | 36 | 待定 |
| 19 | ds01200005 | v1.0 | MongoDB实战培训课程 | 36 | 待定 |
| 20 | ds01200006 | v1.0 | Redis实战培训课程 | 36 | 待定 |
| 21 | ds01200007 | v1.0 | Apache Hive实战培训课程 | 36 | 待定 |
| 22 | ds01300001 | v1.0 | 算法实战培训课程 | 36 | 待定 |
| 23 | ds01300002 | v1.0 | Computer Graphics Algorithms 计算机图形学算法 | 36 | 待定 |
| 24 | ds01300003 | v1.0 | Algorithms for Signal Processing 信号处理算法 | 36 | 待定 |
| 25 | ds01300004 | v1.0 | Algorithms for Image Processing 图像处理算法 | 36 | 待定 |
| 26 | ds01300005 | v1.0 | Data Compression Algorithm 数据压缩算法 | 36 | 待定 |
| 27 | ds01300006 | v1.0 | Algorithms for Applied Cryptography and Security 安全与密码算法 | 36 | 待定 |
| 28 | ds01400001 | v1.0 | 应用数学实战课程 | 36 | 待定 |
| 29 | ds01400002 | v1.0 | Linear Algebra 线性代数 | 36 | 500 |
| 30 | ds01400003 | v1.0 | Abstract Algebra 抽象代数 | 36 | 500 |
| 31 | ds01400004 | v1.0 | Analysis 数学分析 | 36 | 500 |
| 32 | ds01400005 | v1.0 | Combinatorial Theory 组合论 | 36 | 500 |
| 33 | ds01400006 | v1.0 | Graph Theory 图论 | 36 | 500 |
| 34 | ds01400007 | v1.0 | Operations Research 运筹学 | 36 | 待定 |
| 35 | ds01500001 | v1.0 | 计算数学实战课程 | 36 | 待定 |
| 36 | ds01500002 | v1.0 | Matrix Computations 矩阵计算 | 36 | 待定 |
| 37 | ds01600001 | v1.0 | 数理统计Mathematical Statistics实战课程 | 36 | 待定 |
| 38 | ds01600002 | v1.0 | Real Analysis and Probability实战课程 | 36 | 待定 |
| 39 | ds01600003 | v1.0 | Discrete Probability实战课程 | 36 | 待定 |
| 40 | ds01600004 | v1.0 | DAdvanced Probability Theory实战课程 | 36 | 待定 |
| 41 | ds01600005 | v1.0 | Statistics实战课程 | 36 | 待定 |
| 42 | ds01700006 | v1.0 | Bayesian Statistics实战课程 | 36 | 待定 |
| 43 | ds01600007 | v1.0 | Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis实战课程 | 36 | 待定 |
| 44 | ds01600008 | v1.0 | Testing Statistical Hypotheses实战课程 | 36 | 待定 |
| 45 | ds01600009 | v1.0 | Applied Statistical Modelling实战课程 | 36 | 待定 |
| 46 | ds01600010 | v1.0 | Computational Statistics实战课程 | 36 | 待定 |
| 47 | ds01600011 | v1.0 | Statistical Learning实战课程 | 36 | 待定 |
| 48 | ds01600012 | v1.0 | Multivariate Analysis实战课程 | 36 | 待定 |
| 49 | ds01600013 | v1.0 | Time Series Analysis实战课程 | 36 | 待定 |
| 50 | ds01600014 | v1.0 | Time Series Modelling and Simulation实战课程 | 36 | 待定 |
| 51 | ds01600015 | v1.0 | Applied Bayesian Modelling实战课程 | 36 | 待定 |
| 52 | ds01600016 | v1.0 | Statistical Inference实战课程 | 36 | 待定 |
| 53 | ds01600017 | v1.0 | Bayesian Statistical Inference实战课程 | 36 | 待定 |
| 54 | ds01600018 | v1.0 | Modeling and Visualization实战课程 | 36 | 待定 |
| 55 | ds01600019 | v1.0 | General Linear Models 实战课程 | 36 | 待定 |
| 56 | ds01600020 | v1.0 | Theory and Methods of Sampling实战课程 | 36 | 待定 |
| 57 | ds01600021 | v1.0 | Categorical Data Analysis实战课程 | 36 | 待定 |
| 58 | ds01600022 | v1.0 | Longitudinal Data Analysis实战课程 | 36 | 待定 |
| 59 | ds01600023 | v1.0 | Analysis and Design of Complex Surveys实战课程 | 36 | 待定 |
| 60 | ds01600024 | v1.0 | Advanced Concepts in Financial Markets实战课程 | 36 | 待定 |
| 61 | ds01600025 | v1.0 | Stochastic Methods in Finance实战课程 | 36 | 待定 |
| 62 | ds01600026 | v1.0 | Statistical Models for Spatial Data实战课程 | 36 | 待定 |
| 63 | ds01600027 | v1.0 | Stochastic Processes实战课程 | 36 | 待定 |
| 64 | ds01600028 | v1.0 | Survival Analysis实战课程 | 36 | 待定 |
| 65 | ds01600029 | v1.0 | Statistics for Insurance实战课程 | 36 | 待定 |
| 66 | ds01800001 | v1.0 | 运筹学实战课程 | 36 | 待定 |
| 67 | ds01900001 | v1.0 | 数据处理实战课程 | 36 | 待定 |
| 68 | ds02000001 | v1.0 | 数据探索实战课程 | 36 | 待定 |
| 69 | ds02100001 | v1.0 | 数据分析实战课程 | 36 | 待定 |
| 70 | ds02200001 | v1.0 | 商业智能实战课程 | 36 | 待定 |
| 71 | ds02300001 | v1.0 | 数据可视化实战课程 | 36 | 待定 |
| 72 | ds02400001 | v1.0 | 数据图表实战课程 | 36 | 待定 |
| 73 | ds02500001 | v1.0 | 数据报告实战课程 | 36 | 待定 |
| 74 | ds02600001 | v1.0 | 数据挖掘实战课程 | 36 | 750 |
| 75 | ds02700001 | v1.0 | 机器学习实战课程 | 36 | 750 |
| 76 | ds02800001 | v1.0 | 深度学习实战课程 | 36 | 1000 |
| 77 | ds02800002 | v1.0 | 生成对抗网络GAN实战课程 | 36 | 1000 |
| 78 | ds02800003 | v1.0 | Tensorflow深度学习实战课程 | 36 | 1000 |
| 79 | ds02800004 | v1.0 | PyTorch深度学习实战课程 | 36 | 1000 |
| 80 | ds02800005 | v1.0 | Caffe深度学习实战课程 | 36 | 1000 |
| 81 | ds02800006 | v1.0 | MXNet深度学习实战课程 | 36 | 1000 |
| 82 | ds02800007 | v1.0 | CNTK深度学习实战课程 | 36 | 1000 |
| 83 | ds02800008 | v1.0 | DeepLearning4J深度学习实战课程 | 36 | 1000 |
| 84 | ds02800009 | v1.0 | Brainstorm深度学习实战课程 | 36 | 1000 |
| 85 | ds02800010 | v1.0 | Chainer深度学习实战课程 | 36 | 1000 |
| 86 | ds02800011 | v1.0 | DeepLearning4J深度学习实战课程 | 36 | 1000 |
| 87 | ds02800012 | v1.0 | ConvNetJS深度学习实战课程 | 36 | 1000 |
| 88 | ds02900001 | v1.0 | 信息检索实战课程 | 36 | 1000 |
| 89 | ds03000001 | v1.0 | 知识图谱实战课程 | 36 | 1000 |
| 90 | ds03100001 | v1.0 | 计算广告实战课程 | 36 | 1000 |
| 91 | ds03200001 | v1.0 | 推荐系统实战课程 | 36 | 1000 |
| 92 | ds03300001 | v1.0 | 视频与计算机视觉算法 | 36 | 1000 |
| 93 | ds03400001 | v1.0 | 语音与自然语言理解 | 36 | 1000 |
| 94 | ds03400002 | v1.0 | 语音处理实战课程 | 36 | 1000 |
| 95 | ds03400003 | v1.0 | 语料库实战课程 | 36 | 1000 |
| 96 | ds03400004 | v1.0 | 机器翻译实战课程 | 36 | 1000 |
| 97 | ds03400005 | v1.0 | 对话系统实战课程 | 36 | 1000 |
| 98 | ds03500001 | v1.0 | 人工智能 | 36 | 750 |
| 99 | ds03500002 | v1.0 | 机器人学robotics实战课程 | 36 | 750 |
| 100 | ds03500003 | v1.0 | 多传感器数据融合实战课程 | 36 | 750 |
| 101 | ds03500004 | v1.0 | 知识表示实战课程 | 36 | 750 |
| 102 | ds03500005 | v1.0 | 自动推理实战课程 | 36 | 750 |
| 103 | ds03600001 | v1.0 | 安全数据科学实战课程 | 36 | 2000 |
| 104 | ds03700001 | v1.0 | 分布式计算实战课程 | 36 | 待定 |
| 105 | ds03800001 | v1.0 | 并行计算实战课程 | 36 | 待定 |
| 106 | ds03900001 | v1.0 | GPU and CUDA编程实战课程 | 36 | 1000 |
| 107 | ds04000001 | v1.0 | 大数据平台实战课程 | 36 | 1000 |
| 108 | ds04000002 | v1.0 | Apache Spark大数据平台实战课程 | 36 | 待定 |
| 109 | ds04000003 | v1.0 | Apache Storm大数据平台实战课程 | 36 | 待定 |
| 110 | ds04000004 | v1.0 | Apache Beam大数据平台实战课程 | 36 | 待定 |
| 111 | ds04000005 | v1.0 | Apache Flink大数据平台实战课程 | 36 | 待定 |
| 112 | ds04000006 | v1.0 | Apache Flume大数据平台实战课程 | 36 | 待定 |
| 113 | ds04000007 | v1.0 | Apache Hadoop大数据平台实战课程 | 36 | 待定 |
| 114 | ds04000008 | v1.0 | Apache Kafka大数据平台实战课程 | 36 | 待定 |
| 115 | ds04000009 | v1.0 | Apache Sqoop大数据平台实战课程 | 36 | 待定 |
| 116 | ds04100001 | v1.0 | 云平台实战课程 | 36 | 1000 |
| 117 | ds04100002 | v1.0 | AWS云平台实战课程 | 36 | 待定 |
| 118 | ds04100003 | v1.0 | 阿里云平台实战课程 | 36 | 待定 |
| 119 | ds04200001 | v1.0 | 容器化系统架构实战课程 | 36 | 1000 |
| 120 | ds04200002 | v1.0 | Docker实战课程 | 36 | 待定 |
| 121 | ds04200003 | v1.0 | Kubernetes大数据系统架构实战课程 | 36 | 待定 |
| 122 | ds04300001 | v1.0 | IoT物联网系统架构实战课程 | 36 | 1000 |
| 123 | ds04400001 | v1.0 | 大数据系统架构实战课程 | 36 | 2000 |
| 124 | ds04500001 | v1.0 | Web系统架构实战课程 | 36 | 2000 |
| 125 | ds04500002 | v1.0 | FreeBSD系统架构实战课程 | 36 | 待定 |
| 126 | ds04500003 | v1.0 | LINUX系统架构实战课程 | 36 | 待定 |
| 127 | ds04500004 | v1.0 | NGINX系统架构实战课程 | 36 | 待定 |
| 128 | ds04500005 | v1.0 | Apache HTTP Server系统架构实战课程 | 36 | 待定 |
| 129 | ds04500006 | v1.0 | Redis系统架构实战课程 | 36 | 待定 |
| 130 | ds04500007 | v1.0 | 队列系统架构实战课程 | 36 | 待定 |
| 131 | ds04500008 | v1.0 | Cache系统架构实战课程 | 36 | 待定 |
| 132 | ds04500009 | v1.0 | Jupyter Notebook系统架构实战课程 | 36 | 待定 |
| 133 | ds04500010 | v1.0 | Apache Solr系统架构实战课程 | 36 | 待定 |
| 134 | ds04500011 | v1.0 | Elasticsearch系统架构实战课程 | 36 | 待定 |
| 135 | ds04600001 | v1.0 | 机器学习系统架构实战课程 | 36 | 2000 |
| 136 | ds04600002 | v1.0 | AutoML系统架构实战课程 | 36 | 待定 |
| 137 | ds04600003 | v1.0 | Apache SystemML系统架构实战课程 | 36 | 待定 |
| 138 | ds04600004 | v1.0 | DMTK系统架构实战课程 | 36 | 待定 |
| 139 | ds04600005 | v1.0 | Malmo系统架构实战课程 | 36 | 待定 |
| 140 | ds04600006 | v1.0 | H2O AutoML系统架构实战课程 | 36 | 待定 |
| 141 | ds04600007 | v1.0 | Auto-WEKA系统架构实战课程 | 36 | 待定 |
| 142 | ds04600008 | v1.0 | Auto-Sklearn系统架构实战课程 | 36 | 待定 |
| 143 | ds04700001 | v1.0 | 区块链Blockchain系统架构实战课程 | 36 | 5000 |
| 144 | ds04700002 | v1.0 | 区块链Blockchain Bitcoin系统架构实战课程 | 36 | 待定 |
| 145 | ds04700003 | v1.0 | 区块链Blockchain Hyperledger系统架构实战课程 | 36 | 待定 |
| 146 | ds04800001 | v1.0 | 数据科学家面试实战课程 | 36 | 待定 |
| 147 | ds04800002 | v1.0 | AI架构师面试实战课程 | 36 | 待定 |
| 148 | ds04800003 | v1.0 | 数据架构师面试实战课程 | 36 | 待定 |
| 149 | ds04800004 | v1.0 | 系统架构师面试实战课程 | 36 | 待定 |
| 150 | ds04800005 | v1.0 | 数据工程师面试实战课程 | 36 | 待定 |
| 151 | ds04800006 | v1.0 | 算法工程师面试实战课程 | 36 | 待定 |
| 152 | ds04900001 | v1.0 | AI和大数据平台项目管理实战课程 | 36 | 1000 |
| 153 | ds04900002 | v1.0 | 数据科学项目管理实战课程 | 36 | 待定 |
| 154 | ds04900003 | v1.0 | 机器学习项目管理实战课程 | 36 | 待定 |
| 155 | ds04900004 | v1.0 | CI/CD项目管理实战课程 | 36 | 待定 |
| 156 | ds04900005 | v1.0 | Maven项目管理实战课程 | 36 | 待定 |
| 157 | ds05000001 | v1.0 | How to Write a Business Proposal | 36 | 待定 |
| 158 | ds05000002 | v1.0 | How to write a Data Science Proposal | 36 | 待定 |
| 159 | ds05000003 | v1.0 | How to Write a Research Proposal | 36 | 待定 |
| 160 | ds05000004 | v1.0 | How to Write a Magazine Proposal | 36 | 待定 |
| 161 | ds05000005 | v1.0 | How to Write a Ph.D. Dissertation Proposal | 36 | 待定 |
课程前提
本课程前提： 掌握基本Python/R语言基本编程能力； 有高中基本数学知识；
课程门户
课程门户为https://github.com/batermj/data_sciences_campaign ,教学大纲，开发环境，代码，算法，文档，都会通过课程门户进行分享；
课程开课时间
见微信公众号
开发工具
| 课程 | 语言 | 平台 | 开发环境 | 工具 |
|---|---|---|---|---|
| 数据挖掘课程 | Python/R语言 | Jupyter Notebook和RStudio | 1. Python Libraries/Frameworks; 2. R Packages; |
|
| 机器学习课程 | Python/R语言 | Jupyter Notebook和RStudio | ||
| 深度学习课程 | Python/R/Java语言 | Jupyter Notebook和RStudio | 1. Tensorflow 2. Deeplearning4J |
【数据科学家系列课程】概览
- 数据科学家系列课程-培训班简介
- 数据科学家系列课程-师资力量
- 课程大纲
- 学员福利
- 授课方式
- 数据科学家系列课程 - 2018年各期时间
- 支付步骤和方式
- 收费标准（人民币或者等值BTC，ETH）
- 报名方式
- 授课老师简介
第一部分，数据科学家系列课程-培训班简介
- 【数据科学家系列课程】，这一系列课程的目标是培训学员成为高薪高效的数据科学家；
- 本课程前提：掌握基本Python/R语言基本编程能力、有高中基本数学知识；
- 课程门户为https://github.com/batermj/data_sciences_campaign , 教学大纲，开发环境，代码，算法，文档，都会通过课程门户进行分享；
- 系列课程教学大纲和课程列表为https://github.com/batermj/data_sciences_campaign/wiki
- 每期课程为十二课，三小时／课，共三十六小时／课程;
- 本课程通过Python/R/Matlab(Java/Scala/C++)语言进行教学;
- 开发环境为Jupyter Notebook和RStudio；
第二部分，数据科学家系列课程-师资力量
| 授课老师 | 简介 |
|---|---|
| 巴特尔·马哈比尔 | 工程师／技术书籍作者，二十二年行业经验，清华大学计算机系硕士毕业，多本数据科学／机器学习专著的出版者 |
| 嘉宾待定 | 行业内知名数据科学家 |
| 嘉宾待定 | 行业内知名教授 |
| 嘉宾待定 | 行业内知名企业家 |
第三部分，课程大纲
【数据科学家系列课程】课程大纲每一期都会进行内容更新，各科大纲为以下链接： https://github.com/batermj/data_sciences_campaign/ ，根目录下不同科目目录下的README.md文件
第四部分，学员福利
| 课程 | 福利 |
|---|---|
| 数据科学家系列课程 | 1. 将由授课导师安排组队，合作开发【人工智能系列产品】； 2. 将由授课导师安排组队，指导参加Kaggle竞赛； 3. 将由授课导师安排组队，指导写作【数据科学】相关中英文博客； 4. 将由授课导师安排组队，指导写作【数据科学】相关中英文图书； 5. 将由授课导师安排组队，指导写作【数据科学】相关论文； |
| 例如：数据挖掘实战课程 | 1. 通过课程门户，学员可以就课程主题，和授课老师进行长期持久交流，获得长期指导； 2. 所有课程内容持续更新，每三个月升级一个大版本； 3. 任何课程一次交费并且完成课程，该课程新版本永久免费； 4. 完成课程的学员可以优惠价格购买授课老师将要出版的书、视频教程； 5. 线下定期组织Meetup |
第五部分，授课方式
视频、语音、微信、GITHUB等工具，具体方式在上课相应课程微信群内通知
| 方式 | 工具 |
|---|---|
| 听课方式 | 1. 微信 2. 千聊 3. 视频录像 |
| 内容分享 | GITHUB |
数据科学家系列课程 - 2018年各期时间
| 期数 | 报名日期 | 开课日期 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 第一期 | 1月20日～2月10日 | 2月10日 | 正在授课 |
| 第二期 | 2月20日～3月10日 | 3月10日 | 正在授课 |
| 第三期 | 3月20日～4月10日 | 4月10日 | 正在授课 |
| 第四期 | 4月20日～5月10日 | 5月10日 | 正在授课 |
| 第五期 | 5月20日～6月10日 | 6月10日 | 正在授课 |
| 第六期 | 6月20日～7月10日 | 7月10日 | 正在招生 |
| 第七期 | 7月20日～8月10日 | 8月10日 | 未开始 |
| 第八期 | 8月20日～9月10日 | 9月10日 | 未开始 |
| 第九期 | 9月20日～10月10日 | 10月10日 | 未开始 |
| 第十期 | 10月20日～11月10日 | 11月10日 | 未开始 |
| 第十一期 | 11月20日～12月10日 | 12月10日 | 未开始 |
第七部分，支付步骤和方式
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 第一步 | 通过以下第九部分中报名方式中的任何一种，确认报名成功 |
| 第二步 | 通过授课老师的支付宝账号支付，在开课前十天缴费 |
| 第三步 | 支付成功，由授课老师邀请加入课程微信群 |
第八部分，收费标准（人民币或者等值BTC、ETH）
参见上述课程表中的价格一列。
第九部分，报名方式
通过以下三种方式中任何一种方式进行报名
- 支付宝
- 微信
- 微信公众号
一，报名方式之支付宝
添加授课老师的支付宝账号，申请信息为“姓名-公司-职位-毕业学校-学位-地区，上述姓名、公司、职位、毕业学校、学位、地区，请如实填写，便于学生管理。支付宝二维码如下：
二，报名方式之微信
添加授课老师的微信账号DR_BATER_MAKHABEL，申请信息为“姓名-公司-职位-毕业学校-学位-地区，上述姓名、公司、职位、毕业学校、学位、地区，请如实填写，便于学生管理。授课老师二维码如下：
三，报名方式之微信公众号
请关注授课老师微信公众号【数据科学应该这样学】,微信号公众号为meta4all，并发送信息给该公众号，申请信息为“姓名-公司-职位-毕业学校-学位-地区，上述姓名、公司、职位、毕业学校、学位、地区，请如实填写，便于学生管理。
第十部分，授课老师简介
巴特尔·马哈比尔（Bater.Makhabel， باتىر ماقابىل，батыр.мақабыл ），领英链接为http://linkedin.com/in/batermj 。本科和硕士都毕业于清华大学计算机系，工程师／技术书籍作者，多本数据科学／机器学习专著的出版者，熟悉JAVA/C++/Python/R语言，专注于算法／机器学习／数据挖掘／自然语言处理／计算机视觉／深度学习／分布式系统／架构等领域。曾经创立过北京基元动力信息技术有限公司，出版过英文技术书籍，英文书封面和中文译本封面如下：
- Learning Data Mining with R
- R: Mining Spatial, Text, Web, and Social Media Data
- Mining Spatial, Text, Web, and Social Media Data
- 多部（英文）技术视频教程
- 多篇论文
