Datawhale x 上交，四月组队学习计划！

 Datawhale学习 

贡献者：Datawhale、伯禹教育、上海交通大学ACM班

对于未来从事CS相关工作的同学，我一直强调算法与数据结构能力。无论是编写大型软件（数据库、操作系统），还是Web/App的前后端开发，或是研发人工智能算法框架，都离不开扎实、深厚的算法基本功。希望各位同学在本次源自ACM班的算法与数据结构的学习活动，通过青舟智学平台的自适应学习和Datawhale的自组织学习机制，能够有所收获，打下扎实的算法与数据结构基础。

——俞勇 上海交通大学特聘教授

上海交通大学ACM 班创始人，伯禹教育创始人

学习背景

受疫情的影响，上海许多高校的学生开始在宿舍学习和生活，一起抗击疫情。一个人学习总是容易懈怠的，许多同学在Datawhale反馈，希望能一起学习算法，充实自身，也为研究生入学和实习就业做准备。

Datawhale、伯禹教育联合推出了源自上海交大ACM班的C++算法与数据结构组队学习活动，同时 小红书 专门为这次学习提供了就业内推，优秀学习者将有机会跳过小红书2022春招的简历投递门槛，内推直达面试。让在宿舍的同学也能免费学习优质的课程，获得就业机会。

学习内容

1-5天：C++语法基础

内容贡献：伯禹团队、上海交大ACM班同学

内容说明：课程从 C++语言核心语法实现到 C++ 程序运行原理进行了全方位讲解。

任务路线：C++程序设计入门、顺序/分支/循环结构程序设计、数组及其应用、字符串与字符数组、函数与结构体等语法基础知识学习。

适合同学：有本科数学基础，学过其他编程语言或零基础的同学

6-13天：C++算法初级

内容贡献：伯禹团队、上海交大ACM班同学

内容说明：课程以经典算法思想和设计思路为基础，生动讲解高精度运算、经典排序与搜索、二分查找应用、动态规划与背包问题等基本内容和实现思想。

任务路线：模拟算法、高精度运算、枚举算法、排序算法、二分查找及应用、递归与递推、动态规划等算法及其C++实现。

适合同学：有本科数学和C++基础的同学

14-21天：C++数据结构

内容贡献：上海交通大学翁惠玉教授、上海交大ACM班同学

内容说明：课程以数据的逻辑结构为基础，按照线性关系、树状关系、集合关系和图状关系全面介绍了的数据结构的基本内容和实现思想。

任务路线：线性表、栈、队列和优先级队列、树、散列表、排序/查找算法和图，以及它们的C++实现。

适合同学：有本科数学和C++基础的同学

学习模式

1. 自适应学习

青舟智学平台采用AI赋能的自适应学习体验。同学们在开始正式学习前需要先做一个摸底测试，测试完成后，算法会根据我们的答题表现从学习大纲中挑选出我们掌握比较薄弱的知识点，然后生成定制的学习路径。因此，在学习过程中，不论是零基础的同学，还是已经学过不少算法知识的同学，都会有适合自己的学习内容。当然，对应的预计学习时长也会有所区别。

同时，在学习的过程中，课程的每个知识点都会辅以充足的练习，算法也会在过程中根据我们的学习记录，推荐我们之前的错题和对于自我提升最有效益的题目，减少低效的重复刷题。

2. 自组织学习

Datawhale倡导的开源学习旨在创造自主设计学什么、如何学的过程。由学习者自己的需求出发，依托社区的内容和社群资源，自主设计学习路径和产出，并随着学习者的参与和贡献，不断迭代进化。

学习者通过构建个人博客打卡，输出倒逼输入，沉淀知识网络；同时通过组队连接志同道合的同伴，建构长期的社交网络，从传统网络教学中知识单向传播转向学生主体参与，互相协作，长期发展。

通过自组织学习，学习者可以实现资源共享和开源学习社区建构，并在此过程中共同发展与成长，一个人可以走的很快，一群人可以走的更远。

报名学习

▶ 时间：4月9日（周六）中午11:30

▶ 方式：在Datawhale高校群/在职群参与报名学习。

关注公众号，后台回复关键词“在校”或“在职”进群；已在则无需重复加入。

由于组织学习非盈利，精力有限，未报名成功可以根据《Datawhale人工智能培养方案》自行安排自学。

一起学习，点赞三连↓