寒假组队学习计划！
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Datawhale学习
开源贡献：Datawhale团队
今年最后一次组队学习，包含数据分析、编程实践（LeetCode腾讯精选练习50）、异常检测、自然语言处理（知识图谱）四个内容的路线学习，参与学习需要有一些Python基础。
关于开源
Datawhale作为开源组织，更多是希望营造互促的学习氛围和纯粹的学习环境，所有学习内容和学习规划都将开源在Datawhale Github上，方便大家有监督和无监督学习，从而帮助到更多学习者成长。
开源内容
截止今日，Datawhale已经近开源30多门学习内容，涉及编程、数据挖掘、cv、nlp、强化学习和推荐系统六大模块，这来自每一个开源贡献者的参与。
开源地址
https://github.com/datawhalechina/team-learning
组队学习
关于组队学习，顾名思义，就是一群志同道合的小伙伴聚集一起，一起学习，一起讨论，一起组队打boss，一起克服拖延症。其实没有老师，没有教学，有的是一群热爱学习和渴望改变的小伙伴，交流学习，互促共进。
开源学习
1 /数据分析（学术前沿趋势分析）
开源贡献：刘羽中、杨毅远、张晋、雷钲仪、周郴莲、宋怡然、姚童
组队学习说明：
本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的零基础入门系列赛事第五场 —— 零基础入门数据分析之学术前沿趋势分析。
赛题以数据分析为背景，要求选手使用公开的arXiv论文完成对应的数据分析操作。与之前的数据挖掘赛题不同，本次赛题不仅要求选手对数据进行建模，而且需要选手利用赛题数据完成具体的可视化分析。
为更好的引导大家入门，我们同时为本赛题定制了系列学习方案，其中包括数据科学库使用（Pandas、Numpy和Matplotlib）、数据分析介绍和数据分析工具使用三部分。通过对本方案的完整学习，可以帮助掌握数据分析基本技能。同时我们也将提供专属的视频直播学习通道。
任务路线：论文数据统计 -> 论文作者统计 -> 论文代码统计 -> 论文种类分类 -> 作者信息关联
组队学习周期：15天
学习名额：上限200人
定位人群：熟悉数据挖掘的基本方法，对学习数据分析掌握比赛技巧有需求的学习者。难度系数中
每个任务完成大概所需时间：3-5h
任务预览（3天）
Task04：论文种类分类（3天）
学习主题：论文种类分类（数据建模任务），利用已有数据建模，对新论文进行类别分类；
学习内容：使用论文标题完成类别分类；
学习成果：学会文本分类的基本方法、
TFIDF等；
2 /编程实践（LeetCode 腾讯精选练习50）
开源贡献：姚行志，韩绘锦，徐韬，马燕鹏
组队学习说明：每天刷三道题，利用20天完成Leetcode腾讯精选练习50题，主动讨论并总结。
任务路线：每天三道算法题，期间包含讨论总结环节。
组队学习周期：20天
学习名额：上限100人
定位人群：编程语言学习者，难度系数中
每个任务完成大概所需时间：3-5h
任务预览（1天）
Task03：完成以下三个题目并打卡（1天）
011 盛最多水的容器
014 最长公共前缀
015 三数之和
注释：考虑到一天三道题的强度较高，本次学习安排了讨论总结环节，以便学习者回顾、总结和调整。
3 /数据挖掘（异常检测）
开源贡献：梁家晖，李玲，李芝翔，赵可，陈信达
组队学习说明：理解传统的异常检测方法原理，并具备基本的调用相应python库进行操作的能力。
任务路线：异常检测介绍、基于统计学的方法、线性模型、基于相似度的方法等。
组队学习周期：14天
学习名额：上限100人
定位人群：熟悉数据挖掘的基本方法，对学习异常检测算法有需求的学习者。难度系数中
每个任务完成大概所需时间：3-5h
任务预览（3天）
Task02：基于统计学的方法（3天）
掌握基于高斯分布的异常检测方法
理解非参数异常检测方法
掌握HBOS算法
4 /自然语言处理实践（知识图谱）
开源贡献：吴晓均、杨开漠、康兵兵，周郴莲，王翔，超逸，王嘉鹏，陈安东，段秋阳
组队学习说明：理解知识图谱的基本原理，熟悉Neo4j并具备基本的调用相应python库进行操作的能力。
任务路线：知识图谱介绍、基于医疗知识图谱的问答系统操作介绍、Neo4j图数据库导入数据等。
组队学习周期：8天
学习名额：上限100人
定位人群：熟悉自然语言处理基本方法，对学习知识图谱算法有需求的学员。，难度系数中
每个任务完成大概所需时间：3-5h
任务预览（1天）
Task02：基于医疗知识图谱的问答系统操作介绍（1天）
引言
运行环境
搭建知识图谱
启动问答测试
代码目录介绍
参与学习
快速通道
【数据分析之学术前沿趋势分析】开源地址
https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/AcademicTrends【编程实践】 开源地址
https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/tree/master/LeetCodeTencent【异常检测】 开源地址
https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/AnomalyDetection【知识图谱】 开源地址
https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master/KnowledgeGraph_Basic【Datawhale论坛】本期详细学习安排
论坛链接：http://datawhale.club/t/topic/1012
学习规则
需交督促金3块：1块学习，1块分享，1块成长；
需要有一个可以记录学习的公开帐号；
根据任务安排学习，完成后写学习笔记blog；
任务截止前在群内打卡，遇到问题一起交流讨论；
未按时打卡的同学视为自动放弃，流出学习群。
报名方式
1月9日（周六）中午12:00 在Datawhale社群（高校群和在职群）分享报名二维码，组织学习非盈利，精力有限，没有报上名的可以根据开源教程自行安排学习。
最后，未在社群的小伙伴，可在公众号后台回复关键词“在校”或“在职”进群。（已在的不需要重复加入！）直接获得名额：
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