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

1. 数据科学家系列课程-培训班简介
2. 数据科学家系列课程-师资力量
3. 课程大纲
4. 学员福利
5. 授课方式
6. 数据科学家系列课程 - 2018年各期时间
7. 支付步骤和方式
8. 收费标准（人民币或者等值BTC，ETH）
9. 报名方式
10. 授课老师简介

第一部分，数据科学家系列课程-培训班简介

1. 【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；
2. 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；
3. 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；
4. 系列课程教学大纲和课程列表为https://github.com/batermj/data_sciences_campaign/wiki
5. 每期课程为十二课，三小时／课，共三十六小时／课程;
6. 本课程通过Python/R/Matlab(Java/Scala/C++)语言进行教学;
7. 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

1. 支付宝
2. 微信
3. 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：

1. Learning Data Mining with R
2. R: Mining Spatial, Text, Web, and Social Media Data
3. Mining Spatial, Text, Web, and Social Media Data
4. 多部（英文）技术视频教程
5. 多篇论文