2.拒絕簡單的“包切換”——增加三次“機器學習角度的數學”和三次“Python數據清洗和特征提取”，提高學習深度，降低學習斜率。
3.增加網絡爬蟲的原理和編寫，重視從數據采集將實際問題轉化為實際模型的能力，分享工作中的實際案例或Kaggle案例:廣告銷售分析、環境數據異常檢測與分析、數字圖像手寫識別、泰坦尼克號乘客存活率預測、用戶-電影推薦、真實新聞群數據主題分析、中文分詞、股票數據特征分析等。