开篇
最近参加了2020计算机微专业学习，该项目已举行了三年，今年3月1日在工程教育知识服务平台（简称EEKS）正式开课，至5月31日结束。时间很紧，要做详细的安排，而且内容相对高深，我也不知道是否可以完全学完，学不完就去学堂在线计算机学院继续学（07.31结束），然后2021年继续。
最低完成目标：组合数学（无先修）、数据挖掘（最爱，学过机器学习算法）
大佬的计算几何和数据结构没有把握拿下，计算几何没有听过，无基础，数据结构与算法可能编程不过关
为什么我要选择在这学呢？
早年在学堂在线学习，免费学习也有证书，但是现在为了权威性，付费才有纸质和电子证书，而在EEKS，线上学完四门并通过测试有证书，参与六月份线下学习也有证书（包培训费吃住），就当是学完了就奖励自己去北京一游。
还有更重要一点，明明学堂在线是中文的为什么还要多此一举去学英文课程？
其实我未来想尝试读一个国外的在线学位，我想尝试除考研以外的其他学习的路，我的目标是数据分析，我很擅长接受新兴事物，渴望能有技术手段把握风向，我希望未来在某个行业，不是领导者，也不是技术人员，而是成为“诸葛亮”，能够“未卜先知”，获取更多的信息量，这种感觉实在是美妙。
这要求我要学好：计算机基础，编程技能，数学基础，概率与统计，数据分析，信息检索，数据库、机器学习、计量学、可视化等等知识和技能... ...
计算机是一个实践为主的学科，而《未来学校》那本书给了我信心，信心将来没有以学历为主的能力评判体系，如今美国已经形成了用学分认证的学历的体系，通过在线学习获得学位的人越来越多，信心将来我国也会有靠谱的官方认证，所以现在目标是攒钱，并且自学一些基础知识，适应英语教学，而现在的工程认证就是一个很好的过渡。
课程介绍与先修知识
组合数学（无先修）
组合数学主要研究离散对象的存在、计数以及构造等方面问题。由于计算机软件的促进和需求，组合数学已成为一门既广博又深奥的学科，其发展奠定了本世纪的计算机革命的基础，并且改变了传统数学中分析和代数占统治地位的局面。
本课程从排列组合的基本概念出发，系统介绍了有关组合计数的理论和方法，主要内容包括计数的基本法则、母函数与递推关系、鸽巢原理和容斥原理、波利亚计数定理。这虽然是一门研究生课程，但是学习者只需要具备初等的数理知识就可以开始学习。我们将从基础的排列组合开始，逐步深入了解计数问题的不同解决思路，通过对现实生活中计数问题的演绎和学生们共同体会组合计数问题不断抽象深入的挖掘过程，引导学生共同感受数学知识的精妙，从而深入理解组合数学对计算机理论发展的推动作用。
计算几何
本课程讨论的计算几何，源自于古典离散/组合几何学与现代计算机科学的结合。重要之处在于它是多门技术与学科的基础，例如图形学、CAD、GIS、路径规划等。简而言之，她也可认为是算法设计与分析的几何版。
本课程的教学目标有三：
其一、对计算几何理论的总体认识，在日后的研究工作中，这种认识为你提供几何的视角
其次、对几何问题求解范式及策略的全面领会，包括递增式构造、平面扫描、分而治之、分层化、近似以及随机化等
最后、对基本几何结构及其算法的透彻掌握，包括凸包、多边形细分、Voronoi图、Delaunay三角剖分，以及几何求交、点定位、范围查找、截窗查询等
先修
C/C++语言程序设计基础：变量，函数，结构体，类；
数据结构与算法分析：复杂度、摊还分析、递归、分治法、链表、栈、二叉搜索树、优先队列。
数据挖掘
本课程完整覆盖数据挖掘领域的各项核心技术，包括数据预处理、分类、聚类、回归、关联、推荐、集成学习、进化计算等。强调在知识的广度、深度和趣味性之间寻找最佳平衡点，在生动幽默中讲述数据挖掘的核心思想、关键技术以及一些在其它相关课程和教科书中少有涉及的重要知识点。本课程适合对大数据和数据科学感兴趣的各专业学生以及工程技术人员学习，不追求纯粹的理论推导，而是把理论与实践有机结合，让学生学到活的知识、有用的知识和真正属于自己的知识，特别是数据分析领域的研究方法和思维方式。
先修
概率统计，线性代数，数据结构，程序设计
掌握理工科的一般数学水平可以帮助你理解本课程所涉及的数学公式。如果你不熟悉数学公式，不用担心，因为大多数数学知识可以在你学习时在线检查。
Weka、Python、R和其他数据挖掘工具可用于实践您在本课程中所学的内容。
数据结构与算法
数据结构是计算机科学的关键内容，也是构建高效算法的必要基础。其中涉及的知识，在相关专业的课程系统中始终处于核心位置。本课程旨在围绕各类数据结构的设计与实现，揭示其中的规律原理与方法技巧；同时针对算法设计及其性能分析，使学生了解并掌握主要的套路与手段。讲授的主题从基础的数据结构，一直延伸至新近的研究成果。
先修
C++语言程序设计基础：类、继承、重载、重写、虚方法、模板
离散数学基础: 集合、偏序集、良序、数学归纳法、级数、递归、递推
概率基础: 随机分布、概率、伯努利实验、数学期望、期望值的线性律
各学科框架
（摘自学堂在线，会设置跳转链接，不断更新）
组合数学（9章）
漫谈组合数学
小乒乓球的组合之旅
初识母函数
线性常系数递推关系
神奇的序列
容斥原理与鸽巢原理
群
Polya定理
组合之美
计算几何（8章）
介绍
数据挖掘（11章）
走进数据科学 - 博大精深，美不胜收
数据预处理 - 抽丝拨茧，去伪存真
从贝叶斯到决策树 - 意料之外，情理之中
神经网络 - 巨量并行，智慧无限
支持向量机 - 数学之美，巅峰之作
聚类分析 - 物以类聚，人以群分
关联规则 - 营销购物，自有乾坤
推荐算法 - 察言观色，投其所好
集成学习 - 兼听则明，偏听则暗
进化计算 - 大道至简，万物之本
美丽数据说 - 阆苑仙葩，美玉无瑕
数据结构与算法（章）
各科学习资源汇总
（不断更新）
组合数学
计算几何
演示网站
这里的多数演示都是Java Applet形式，需要手工安装 Java Runtime Environment
同时，鉴于多数新版浏览器都出于安全考虑禁用了Applet，故建议使用相对更早版本的浏览器，比如Chrome v41以下版本， 我使用了自带的Internet Explorer。
要测试 Java 是否已正确安装在您的计算机上并正常运行，运行测试 applet。
注：可能需要重新启动浏览器才能在浏览器中启用 Java 安装。
安装上就可以看啦！
数据挖掘
书籍
《数据挖掘概念与技术》
《模式分类》
《Beautiful Data》
国际会议
ICDM, ICDE, ICML, ICDE
PAKDD, SIGKDD， IJCAI
期刊
IEEE出版: TKDE和Neural Networks and Learning Systems
数据库
Wikipedia UCI
Weka：新西兰的一款免费数据挖掘软件
Matlab包
SPSS
SAP商业
KDDDnuggets：数据挖掘的网站