数据应用学院登顶北美Top Data Camp
感谢众位老师和助教的不懈努力，数据应用学院(Data Application Lab)被美国著名科技期刊Tech Beacon列入北美Top Data Camp，与老牌劲旅Data Incubator, Galvanize齐名！获此殊荣是对我们精心设计project-based项目的重要肯定，对我们精细化个性化求职服务的巨大褒奖，是对学院过去八期成绩的支持与来自北美业界的肯定。
10月4日，美国著名科技期刊Tech Beacon发布2016年Top Data Science Bootcamps名录，数据应用学院（Data Application Lab）成功登顶，与老牌劲旅Data Incubator, Galvanize齐名。
文中提到，现在企业对数据类型人才需求猛增，而花时间去读一个学位也并不能保证能够获取数据科学的实用技能，由此诞生了大量Data Bootcamps.
数据类型的课程和训练营种类繁多，从目标上来看，一般分为两大类：知识传递型，就业导向型。前者有Coursera，Edx等Mooc课程，提供像Machine Learning, Python入门，R机器学习，还附带Capstone project，全部由顶尖大学优秀教授讲授，价格低廉，甚至是免费，深受好评。
但是现在数据行业飞速发展，这类课程无论是选题还是实践难度上，都无法达到企业的要求。而Data Bootcamp是以就业为导向，并且与实际结合更紧密，于是更受到企业业主的欢迎。
数据应用学院为每个项目配备多名讲师，讲师与学生比例为1:5. 除此之外，数据应用学院还为Data Science和Data Engineer各配备全职的助教1名，兼职助教两名，负责平时的答疑和习题课。这样的师资数量配置是Top Data Science bootcamp列表中最优秀的，远高于Data Incubator的1:15，与Galvanize的1:6持平。
数据科学与大数据内容繁多，光上一两门课是不可能找到工作的，必须是高强度系统性实践性的训练。这也是为什么我们反对“碎片化学习”的原因。
从课程设置与强度上来说，这几个Data Bootcamp都很重视从高强度的实践项目中汲取经验。Data Incubator和Galvanize主打的都是8 - 12周全职Bootcamp项目，总共课时时间在100小时以上。数据应用学院主打的是20周Part time Bootcamp项目，专门为在校学生和在职人士设计，教学集中在周末和周中晚上，光前10周的教学时间就有60 - 70个小时，加上后10周项目实践阶段，时长远超100小时。
上一期学员在前10周的课程期间就接受的大量的练习，每周都有作业，每三周有一次大project。这样的设置是因为：求职面试考察的并不是对知识点了解与否，而是对知识技能掌握的熟练程度，我们根据长期的跟踪与调研，专门设置针对面试的习题和大作业，让学员在平时的训练中就习惯数据科学的面试。我们要坚决杜绝娱乐式的授课方式。
以求职为导向就必须动手练习，光听着好玩那是相声，对找工作没用
上榜的Top Data Camp无一例外都在职业辅导上面下足了功夫。老牌劲旅Data Incubator与业界的紧密联系也是其主要卖点之一，以至于他们减少了在教学内容上的着墨。另外一家Data Camp，著名的Insight Data Science更是直接摊派project，2个月内自己做完，然后参加由Insight组织的presentation，到各大公司里面一一进行现场presentation.
然而，这种模式只适合基础已经特别好的候选人。Insight每次招生从3000份phd的申请中挑出60份，我相信这样的候选人就算不用Insight也能凭借自己的能力进入Google Facebook。
数据应用学院的用户不一样。
我们的学员虽然有一定基础，但还是需要巩固加强，并且在求职路上也需要大量的支持。所以我们在重视教学与项目质量的同时，由专人全职负责学员的档案建立，跟踪学员学习情况，考核学员对授课内容对掌握情况，并根据作业与考核成绩为学员进行评估。
数据应用学院有专人专职负责与企业的接触，为学员提供更多就业机会，现已建立起覆盖700家中美企业的网络，该网络正在迅速扩大中。平时，我们还会将大量的内推与企业直推投放到我们的班群中。我就若干次收到企业紧急招人消息，立即连夜打电话通知合适的候选人，保证我们的学员充分掌握就业的信息。
我们为学员提供两类就业面试指导：1.统一的面试辅导，2.一对一的临场面试突击。在统一的面试辅导中，我们有专业的数据科学咨询师为学员介绍数据行业求职特点与面试技巧，并指导学员求职的套路。当学员拿到tech面试后，我们要求学员立即与我们汇报，数据应用学院将为学员进行有针对性的临场面试辅导，提高成功率。
那么参加这样的Data Camp需要哪些准备呢？
TechBeacon的报道中建议在Programming 和概率统计方面有一定基础。
这跟我们的要求相似。我们建议学员在进入我们的Data Scientist项目前，最好具备Python Programming的基础和Machine Learning的基础。推荐免费资源是Coursera上面的Machine Learning by Andrew Ng, 和Learning Python the HardWay，这是非常经典的课程，而且免费，需要使用起来。有了一定基础，我们就可以将重点放到实践的训练和就业服务上。
部分学员去向
数据应用学院于2015年暑期成立后，一年的时间内赶上北美Data Bootcamp巨头实属不易。我们的学员在Kaggle竞赛中已获得金牌一枚，银牌一枚，铜牌若干，上百位学员进入Google, Linkedin, eBay, Snapchat, Sony, Symantic, Amazon 等公司。我们将再接再厉，以更优质，更精细的服务帮助我们的学员更快地进入数据行业，实现个人的职业发展目标！
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