数学基础@b@@b@微积分@b@@b@线性代数@b@@b@朴素概率论@b@@b@朴素统计学理论@b@@b@朴素优化理论@b@@b@编程基础@b@@b@Python基础语法@b@@b@Pandas基础操作@b@@b@SQL基本操作@b@@b@Spark基本操作@b@@b@PyTorch基本操作@b@@b@TensorFlow 2.x基本操作@b@@b@传统表格化机器学习@b@@b@传统模型及对应工具@b@@b@线性回归@b@@b@逻辑回归@b@@b@SVM@b@@b@KNN@b@@b@MLP@b@@b@树和集成树模型@b@@b@Random Forest和Extra Trees@b@@b@XGBoost@b@@b@LightGBM@b@@b@CatBoost@b@@b@常见特征构建方法@b@@b@基于业务理解的特征构建方式@b@@b@常见的encoder@b@@b@常见的机遇探索性分析和Bad-Case分析方法构建模型@b@@b@常见特征选择方法@b@@b@基于单变量检验的选择方法@b@@b@基于模型的自带选择方式(如树模型、线性回归、逻辑回归、L1损失等)@b@@b@常见Stacking方法@b@@b@CV基础@b@@b@基本卷积神经网络的实现@b@@b@图像分类经典模型@b@@b@图像检测经典模型@b@@b@图像分割经典模型@b@@b@NLP基础@b@@b@传统NLP模型@b@@b@Word Embedding@b@@b@LSTM@b@@b@TextCNN@b@@b@预训练语言模型基础@b@@b@文本分类@b@@b@文本序列标注@b@@b@RL基础@b@@b@基本RL Q-learning和Policy Gradient算法@b@@b@数学@b@@b@高等概率论和数理统计@b@@b@高等概率论@b@@b@高等数理统计@b@@b@随机过程@b@@b@随机分析@b@@b@统计学模型@b@@b@计量经济学模型@b@@b@统计学模型