【北大讲座】 | 师兄硅谷归来带你紧跟大数据时代
我们身边的大数据
Uber和滴滴利用大数据进行行程路线优化。ZestFinance利用数据科学管理信贷风险。
IBM利用数据科学人工智能检测疾病。
如何跻身进入数据行业？
数据科学与大数据的求职特点是什么？
如果要选择这个方向，
需要具备什么样的能力，目标是什么？
学习与求职数据科学与大数据的关键在于应用实践。
数据科学不等同于机器学习，或者深度学习。数据科学的目的，为企业决策提供依据，加快产品迭代速度，提升产品与服务质量，为用户和企业增加收益。流程上，包括定义问题，数据采集，数据建模，数据结果解释。
为了实现这样的目标，数据科学要求从业者既要有计算机基础，又要有统计建模分析能力，还要有相关业务领域的经验。
因此，数据科学所用到的内容会非常多！！
编程语言上，要用到python, R;
建模分析上，要对决策树，随机森林熟悉，神经网络等熟悉；
大数据技能上，要对Hive, Spark熟悉；
对具体的领域，比如电商，Fintech金融科技，自然语义过程NLP，还有更多的要求！
这时候小伙伴们就要问了。
怎样有条理地学习？有哪些自学的资源，需要沿着怎样的自学路径，求职时要展现哪些能力？
别怕，抱紧小编......找到的大腿！
❤
公开课：
学习与求职大数据科学的发展与机遇
地点：北京大学二教507
时间：2017-04-27（周四）晚上19:00
报名方式：直接现场参加
Jason Geng（耿杰森）
美国数据应用学院（Data Application Lab）创始人兼CEO，数据科学协会（Data Science Association）执行主席，美国赛门铁克（Symantec）高级数据科学家，在美从事数据科学，大数据工程已逾十年。
陈晓理
美国数据应用学院联合创始人，北京大学05级本，美国加州大学圣巴巴拉分校环境工程博士，《洛杉矶时报》2017 “30 under 30” 获得者。
硅谷嘉宾：
冯昆吾
美国著名银行高级数据科学家，计算机算法资深教练。
Richard Xie
美国数据安全领域领军人物，自然语义处理(Nature Language Processing)行业领军人物，华盛顿地区华人领袖。
潘铮铮
AT&T首席商业分析师，10年丰富行业经验。
相关介绍
数据应用学院(DAL)是美国顶级数据科学培训营(Top Data Camp)，由硅谷和华尔街的数据科学家，数据工程师联合创办，总部位于美国加州，以数据项目实践为特色，学员成绩极为优秀，累计获得Kaggle竞赛金牌1枚，银牌4枚，铜牌9枚，结业学员覆盖中美数百家数据相关企业，2016年美国科技杂志TechBeacon评为美国Top Data Camp，并入选Collision Data Conference Alpha项目。
编辑：肖文璨
审核：Mirror
长期招募
TECHNICAL WRITER/翻译志愿者
职责：
深度讨论数据应用
调研行业发展
要求：
对数据应用极为感兴趣
具备数据分析基础
具有一定BUSINESS INSIGHT
写作能力强
感兴趣的同学发送简历及writing sample到hr@dataapplab.com，邮件标题“申请翻译/Technical Writer”。
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