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领跑数据科学时代! 9.26来Offer数据课程震撼试听!

硅谷IT黄埔军校 来Offer网 2018-10-28


大数据的热度持续不断,不仅各行各业都对数据类人才求贤若渴,数据科学家也号称 21 世纪最性感工作...


想要跻身最热的数据行业?





新一期课程震撼升级,

新增多个亮点:


亮点1


两大track,双倍资源

全面攻破data所有岗位


本期课程,我们将延续深受学员们喜爱的“分track”教学 —— 同学们可自行选择 Data Scientist Business Analyst 两大track!


所有学员,都将享有DS和BA track所有课程的上课权限!(相当于一次性享有$12000的课程)


并可以做DS和BA track上所有project :



报名后,所有学员将共同完成基础理论部分,并完成3个project。


之后,学员可根据自己的兴趣,选择DS track的课程或BA track的课程。


无法做出选择的学员,也可以选择同时上两个track的课程。


亮点2


理论 + 动手project结合

每期都有项目更新!


我们希望,将每一位学员培养成可以解决实际问题的数据类人才。


因此,我们不但为同学们提供可动手实践的project,这些project还会结合现在行业内的热点,不断更新,与时俱进:


DS Track Project


<<  左右滑动查看project  >>



BA Track Project


<<  左右滑动查看project  >>



为什么要选择来Offer?


1. 真实成绩,真实offer榜


向上滑动阅览


此为来Offer data班部分offer榜,

查看完整榜单,请登录www.laioffer.com


通过在来Offer的学习,不同专业(商科/理工科/CS/Data)、不同背景(本科/研究生/Phd)的同学,都拿到了自己心仪的offer。


其中,还有不少学员拿到了顶尖级的AI Data ScientistMachine Learning Data Scientst 的offer。


而一些商科背景的学员也如愿拿到了炙手可热的Business AnalystData Analyst等职位的offer。


2. 强大师资,精英化教学


精英教师团队


本课程由来自一线互联网企业华尔街顶级咨询公司20余位Manager级别的老师,3位TA共同授课


➤ Data Scientist Track的授课团队由Google, Facebook, Airbnb等一线科技资深Data ScientistMachine Learning Engineer组成。


➤ Business Analyst Track的授课团队由McKinsey, Hortonworks等顶级科技/咨询公司的资深Data Analyst、Business Analyst组成。


还有Apache Spark、Apache Hadoop的代码贡献者和管理者委员会成员亲自授课!


线上线下全线答疑


本课程采取线上直播授课形式,老师会积极与学员互动随时解答学员们提出的疑问


授课教师会为每一名学生做1对1的简历修改辅导Mock Interview, 并通过来Offer强大的内推团队为学生提供Job referral


3. 真材实料地职前培训


老师们会教给同学们最实际、业界最受用的知识和技能:


7大最热门项目的实战训练

30余节数据结构、算法coding课程

10余种数据分析与机器学习模型精讲


课程结合硅谷一线公司面试特点,加入了大量的Python编程与数据结构训练专题和数据系统设计专题等内容,加强学生技术专业性。


从编程能力, 模型理解, 项目经验三个角度全方位提升学生的综合能力。


此外,还有超多增值服务:


不限次数1对1简历修改

不限次数1对1模拟面试

不限次数多对1内推资源


现在,这么棒的课就要免费试听啦!



报名方式


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共14周,每周5节课,每节课2-3小时


(上下滑动查看完整课程大纲)


<第1阶段> Python编程 & 机器学习模型


您将学习Python语法、基本的线性数据结构和搜索算法、以及工业界主流的传统机器学习模型,夯实数据科学基础。


上课频率: 1个月,每周5节课,每节课2-3小时


第 1 周


Introduction of Data Science

ML Background/Target Quiz

Linear Regression

Logistic Regression

Regularization


第 2 周


Nonlinear Models I - Decision Tree

Model Evaluation - Overfitting, Cross Validation

[Coding] Python Basics 1 variable and syntax

[Coding] Python Basics 2 function and class

[Coding] Python Basics 3 base data structure


第 3 周


Nonlinear Models II - Random Forest, SVM, Gradient Boosting

Feature Selection

Machine Learning Project 1 - User Churn Prediction

[Coding] Python Binary Search

[Coding] Python Array and Sorting

[Coding] Python Practice


第 4 周


Unsupervised Learning I - Principal component analysis

Unsupervised Learning II - Kmeans, Latent Dirichlet Allocation

Machine Learning Project 2 - Natural Language Processing and Topic Modeling

[Coding] Python LinkedList and Recursion I

[Coding] Python LinkedList and Recursion I cont



<第2阶段> Python编程 & 统计巩固


您将进一步学习Python、数据结构和算法知识,锻炼Coding能力,并学习数理统计、概率等相关的重要知识点。


上课频率: 3周, 每周5节课,每节课2-3小时


第 5 周


Hypothesis Testing I

Hypothesis Testing II

[Coding] Exam 1

[Coding] Python Queue and Stack

[Coding] Python Binary Tree

[Coding] Recursion II - recursion on tree


第 6 周


SQL I

SQL II

[Coding] Python Practice

[Coding] Python Practice

[Coding] Python Binary Search Tree


第 7 周


A/B Testing

Conditional Probability & Bayes Rule

[Coding] Python Heap

[Coding] Python Hashtable

[Coding] Python Practice



<第3阶段> Data Lab & Python进阶


本阶段,您将完成4+ Data Lab,通过案例驱动的方式,巩固提升并综合运用Python编程、传统机器学习模型与数理统计知识。


上课频率: 2周, 每周5节课,每节课2-3小时


第 8 周


Data Analysis Lab - E-commerce system design

Data Analysis Lab - Lending Club data project

[Coding] String I

Resume preparation & job seeking strategy

[Coding] Exam 2


第 9 周


Data Analysis Lab - Fraud Detection

Data Analysis Lab - Time series

Analyst track and data scientist track overview and advisement

[Coding] Recursion III[Coding] Probability, Sampling, Randomization



<第4阶段> 商业分析Track


4+案例分析与项目实战,加强您的分析能力和统计知识,夯实SQL和Python基础,提升沟通等软实力,帮助您顺利通过商业分析岗位面试。


上课频率: 1个月, 每周4节课,每节课2-3小时


第 10 周


BA track introduction & Intro to Tableau

Data visualization

Business Analysis Project 1: NYC Taxi & Stock Market

[Coding-for-BA] Queue, Stack


第 11 周


Advanced topic in A/B testing

SQL Lab

Business Analysis Project 2: Netflix content personalization system

[Coding-for-BA] HashTable


第 12 周


Data manipulation in Python

BA Communication

Business Analysis Project 3: Bike Sharing

[Coding-for-BA] String practice


第 13 周


Business Sense

Interview & resume preparation

Business Analysis Project 4: E-commerce Customer Engagement Analysis

[Coding-for-BA] String practice


第 14 周


Interview deepdive I - avoid common mistakes

Interview deepdive II - further improvement

BA Mock Interview I

BA Mock Interview II

BA Mock Interview III



<第4阶段> 数据科学Track


4+个机器学习项目实战,深入讲解分布式系统Spark和深度学习TensorFlow等前沿知识,帮助您拿到数据科学岗位offer。


上课频率: 1个月, 每周4节课, 每节课2-3小时


第 10 周


ML Advanced Topics I - Model Implementation

ML Advanced Topics II - Gradient Boosting Machine

Apache Spark I - Introduction of Apache Spark and ML Library

[Coding] Advanced Tree (segment tree, trie tree)


第 11 周


Apache Spark II - Distributed System Design

Apache Spark III - Data Pipeline with Spark

Data Science Project 1: San Francisco Crime Analysis in Apache Spark

Apache Spark IV - Recommendation System (Collaborative Filtering)

[Coding] Graph Search Algorithm


第 12 周


Apache Spark V - Recommendation System (Model-based Approaches)

Data Science Project 2: Movie Recommendation Engine Development in Apache Spark

Apache Spark VI - Recommendation System (Spark ML Implementation)

Data Science Project 3: Twitter streaming data ETL,  Youtube user comments semantic analysis

Deep Learning I - Introduction of Deep Learning

[Coding] Graph Search Algorithm cont


第 13 周


Deep Learning II - Practical Applications with TensorFlow

Deep Learning III - CNN and Image Recognition Project

Deep Learning IV - RNN and Sentiment Analysis Project

Data Science Project 4: Market index prediction based in Deep Learning (TensorFlow)

Python practice II: mock interviews


第 14 周


Data Science Case Study

Machine Learning Mock interview Case study

Data Engineer Mock Interview











early bird

立减200刀


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注:优惠不可以叠加使用。


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