休斯顿要赶超硅谷？Data人才太爱这里啦~这些大厂正在涨薪扩招，齐放岗!
咱大休斯顿不愧为Silicon Bayou
简直媲美硅谷的“找工”天堂！
本地8700+科技岗正在待命！
数据人才当下最为抢手！
根据 Greater Houston Partnership预测，休斯顿今年的科技岗数量又将创下新高，8700+新岗位等你来投递！
其中，大厂对数据科学家/商业分析师/数据分析岗位的尤其钟爱！招聘大户亚麻甚至不惜疯狂氪金，将底薪提升至35万美元，也要在数据人才抢夺大战中占得先锋！
而在全美范围内，数据人才也十分抢手。现在有50万数据科学相关的岗位正在招人！不管你是应届生、Entry level、还是跳槽选手，适合你投递的岗位全都应有尽有！
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面试难度升级！岗位多≠好上岸
在数据岗机会遍地开花的同时，今年的上岸难度也不容小觑！根据全球人力资源网站Monster的最新报告显示，有91%的公司表示人才和岗位间出现严重“Skill Gap”，难以找到合适人才。
无独有偶，据前线应聘的小伙伴反映，今年的数据岗面试在技术面有大把人遭受不住全新的难度，一面即跪！SQL、Python、BQ......
那么，应该如何补足
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你将可以在基础加强课中学习到:
概率与统计基础知识及理论
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2022年数据岗招聘常见面试题
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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，也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，将助你求职以下热门公司：
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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。
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