德州25个地区就业一片大好！亚麻扩招5.5万CS/Data人才还涨薪！谷歌又放实习......
好消息！德州25个地区！
疫情后期就业市场好转！
根据2021年8月的德州“Labor Market Review”中显示，德州已经实现失业率全面下降，休斯顿、达拉斯等多个地区的就业数量也均有上涨！
除此之外，该报告中还列出了疫情后期就业市场最受欢迎岗位，除了医疗、销售、服务等岗位以外，科技行业岗位需求量也很大！
临近开学季，很多北美一线科技公司都相继放岗，持续招人......
亚麻，此次放出大招：
扩招55,000人！CS/Data是重点!
领英上，亚麻在过去一周就放出几千个CS/Data岗位！
还有谷歌的2022年夏季实习岗也在昨日放出！德州岗位也有！而休斯顿地区，亚麻也有颇多SDE、Data岗位，还有IBM、脸书、摩根大通、微软等等公司也都在持续招聘！
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机会多，还涨薪?
没错！根据近期亚麻公司内部流出的文件来看，近期科技岗的薪资水平有所上升！其中SDE Entry岗位已经涨薪到$18万！上涨了20%左右，而数据科学岗位也始终保持在年薪$12万+!
那么，当机会来临......
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入学后你将参与分班教学，如果你对：
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你将可以在基础加强课中学习到:
1. 概率与统计基础知识及理论
2. 机器学习理论基础
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4. Python入门理论及项目(基本数据类型,列表,元组与字符串, 函数,数据科学必备类库等)
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Anomaly Detection
数据异常检测与处理
电商业、Fintech业在疫情期间蓬勃发展，但在订单、业务增加的同时，业伴随着越来越多的欺诈风险和金钱损失。
如何在海量数据中有效的鉴别少量欺诈交易，降低损失，而维持较好的客户体验，是各大公司艰巨的挑战。
在本项目中，我们将一起分析处理某知名电商交易数据，通过系统的洞察数据中关联/模式，建立完整机器学习解决方案，基于数据给出切实可行的商业建议，最小化企业欺诈损失。
完成这个项目，将帮助你求职以下热门公司：
02
Fintech用户信用评级
建模分析与金融风险控制
数据挖掘和数据分析是互联网金融风险控制中最重要的一环。在大数据时代，银行和互联网金融公司在控制金融风险上进行了大量的投入。在过去的几年，大量的小型借贷，P2P公司所面临的金融风险成为了其成长的魔咒。
但是在国外，P2P的鼻祖Lending Club，在国内，阿里金融都能够做到较好地控制小贷风险。这些公司通过海量庞杂的数据，建立完善的风险评估系统，对用户做好信用评级来降低自身风险。
本项目就是利用LendingClub的实际案例，帮助同学学习互联网金融公司及传统银行怎样通过分析，建模来融合多维，多来源的数据，区分正常用户和欺诈用户，降低贷款风险。
在项目结束后，同学可以独立完成数据的特征挖掘，能够自己动手开发基于机器学习的金融分析模型，能够熟练掌握各种分类算法，并且可以用业界数据解决任何互联网金融或银行的实际问题。
完成这个项目，将帮助你求职以下热门公司：
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9月29日 美西7PM
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