想成为年薪百万的数据科学家、华尔街精英? 11.28来Offer数据课助你成功!
据Gartner预测，到2019年，全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位，且会有25%的组织设立首席数据官职位。而据搜狐新闻报道，全球大数据行业将会出现约100万的人才缺口。
届时，具备前沿数据科学技能的求职者，会成为各大公司争相“抢夺”的宝贵资源。
2018年末了，
你搭上开向未来的数据列车了吗？
如果没有，还不赶紧上车！
11月28日，全新改版的
人工智能与数据科学强化课程
震撼试听！
新一期课程强势升级！
亮点1
新增独家板块：
剖析经典OA，提供破题思路
OA即我们常说的Online Assessment，在各个数据岗位的面试中，OA都是前期必经环节。
然而，在现实生活中，很多同学都因败倒在了OA，而无法走到onsite面试、甚至拿到offer。
为什么OA面试难以攻破？
因为OA常换常新，且题目经常变化。想靠刷面经“蒙混过关”，是不大可能的。
本期课程，我们新增了数据分析大作业精讲课程，并选取了经典Online Assessment案例进行深度剖析，教你如何面这类面试，并为你提供破题思路，理解面试官每种题型的用意，扎实掌握面试重点考察内容。
亮点2
紧贴行业潮流，
全新上线3个新项目！
本期课程，我们将延续深受学员们喜爱的“分track”教学：
在同学们完成基础理论课和2个基本project后，可根据求职需求，单选、或全选 DS/DE (Data Scientist/Data Engineer) 和 BA/DA (Business Analyst/Data Analyst) 2大track！
一门课程，双倍资源，全面攻破data所有岗位！
在本期班级，两个track的项目都做了“与时俱进”的改变：
一起来看看有哪些具体更新：
DS/DE Track Project
<< 左右滑动查看project >>
BA/DA Track Project
<< 左右滑动查看project >>
亮点3
不断更新的offer榜，
每期都有学员新战绩！
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：
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
在offer榜中，还有不少学员拿到了顶尖公司的AI Data Scientist、Machine 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 Analyst、Data Analyst和Data Analyst、Data Engineer等职位的offer。
亮点4
谷歌/麦肯锡等精英老师
是你坚强后盾
本课程由来自一线互联网企业、华尔街顶级咨询公司的20余位Manager级别的老师，3位TA共同授课。
➤ Data Scientist/Data Engineer Track的授课团队由Google, Facebook, Airbnb等一线科技资深Data Scientist、Machine Learning Engineer组成。
➤ Business Analyst/Data Analyst Track的授课团队由毕业于顶尖商学院，并就职于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！
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。
本期新增6+模拟面试课程，为你揭秘硅谷一线公司数据科学面试。
在课后，授课教师还会为每一名学生提供：
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
1对1的简历修改辅导和Mock Interview, 并通过来Offer强大的内推团队为学生提供Job Referral。
亮点5
手把手coding
消除你的编程恐惧
很多同学会对data行业有这样的误解：
Data上手门槛低，
还不用接触编程？
诚然，如果你的目标是成为Business Analyst的话，这个职位对编程的要求确实比较低，可另一方面，BA也是data行业竞争人数最多且最激烈的领域。
而data行业的其他岗位如Data Engineer，Data Scientist等，在面试时，都对编程会有不同程度的考察。
在本课程中，为了拓宽同学的求职道路，老师们会教给同学们最实际、业界最受用的编程知识和技能：
30余节coding、算法与数据结构课程
10余种数据分析与机器学习模型精讲
老师会带着同学们手把手coding，课程还结合硅谷一线公司面试特点，加入了大量的数据结构训练、数据系统设计等内容，加强学生技术专业性。
现在，这么棒的课
要在11月28日，免费试听啦！
课程时长
共15周，每周4-5节课，每节课2-3小时
课程大纲
（上下滑动查看完整课程大纲）
<第1阶段> 机器学习理论+Python编程基础
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
Fundamentals of Probability & Linear Regression
[Coding] Python Basics 1 variable and syntax
第 2 周
[Coding] Python Basics 2 function and class
Logistic Regression
[Coding] Python Basics 3 base data structure
[Coding] Python Binary Search
Model Evaluation
第 3 周
[Coding] Python Array Basic Sorting
Nonlinear Models
[Coding] Python LinkedList and Recursion I
[Coding] Python Practice
Feature Selection & Dimensional Reduction
第 4 周
[Coding] Python LinkedList & Recursion I cont
[Coding] Python Advanced Sorting & Practice
Machine Learning Project 1 - Customer Churn Prediction
Machine Learning Project 1 - Customer Churn Prediction
Machine Learning Project 2 - Natural Language Processing and Topic Modeling
<第2阶段> 概率统计知识+Python编程进阶
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: 5周, 每周5节课，每节课2-3小时
第 5 周
[Coding] Python Review
[Coding] Python Queue and Stack
[Coding] Exam 1
第 6 周
Introduction to Statistics
[Coding] Python Binary Tree
[Coding] Recursion II - recursion on tree
Hypothesis testing
A/B testing 1
第 7 周
[Coding] Python Practice
[Coding] Python Binary Search Tree
[Coding] Python Heap
A/B testing 2
Inference in regression
第 8 周
[Coding] Python Hashtable
Stats review
[Coding] String I
[Coding] Python Review
[Coding] Recursion III DFS
第 9 周
SQL I
[Coding] Exam 2
SQL II
SQL III
[Coding] Recursion III DFS cont
<第3阶段> OA经典案例分析与简历辅导
本阶段，您将学习经典Online Assessment破题思路，并获得简历修改的机会
上课频率: 1周, 每周5节课，每节课2-3小时
第 10 周
Resume and interview preparation
Career guide: BA/DA vs DS/DE
Online Assessment - Deep Dive 1
[Coding] Probability, Sampling, Randomization
Online Assessment - Deep Dive 2
<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 11 周
BA track introduction (& mock interview) & final project presentation
Data visualization
Data visualization in Python and Tableau
[Coding-for-BA] Queue, Stack
第 12 周
eCommerce deep dive 1: System design
eCommerce deep dive 2: Data driven marketing
eCommerce deep dive 3: Data lab
[Coding-for-BA] Hashtable
第 13 周
Case study deep dive 1
Case study deep dive 2
Case study deep dive 3
[Coding-for-BA] String practice
第 14 周
Time related data 1
Time related data 2
Time related data 3
[Coding-for-BA] String practice
第 15 周
Supply chain data 1
Supply chain data 2
Mock interview session 1
Review of BA/DA track
<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 11 周
Apache Spark I: Data pipeline and course project introduction
Apache Spark II: Spark RDD, SQL, DataFrame
Apache Spark III: Spark ML
[Coding] Advanced Tree (complete tree, segment tree, trie tree)
第 12 周
Apache Spark IV: Spark ML and CTR
Apache Spark V: Recommendation system
Apache Spark VI: Spark Streaming
[Coding] Graph Search Algorithm
第 13 周
Deep Learning I - Neural Network Basics
Deep Learning II - Implement Neural Network from Scratch
ML Advanced Topics I - Model Implementation
[Coding] Graph Search Algorithm Cont
第 14 周
ML Advanced Topics II - Gradient Boosting Machine
Deep Learning III - Convolutional Neural Network
Deep Learning IV - Recursive Neural Network
[Coding] Python practice : mock interviews
第 15 周
Deep Learning V - Case Study
Data Science Case Study
Machine Learning Mock Interview case study
Data Engineer Mock Interview
第 16 周
Guest speaker session: Deep learning Applications
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