揭秘 |不是CS专业在美国不好找工作？那一定是你还没弄清这些...
随着全美又迎来一波高温热潮，暑假也如期而至。每到春季学期的时候，很多同学们就会很纠结，不知道Summer到底该如何利用。到底应该在美国实习？还是回国实习顺便陪陪家人？或者应该上Summer school多修学分？
问了一圈学姐学长，大家给出的回答各有千秋，但是一位double major+minor、两年半毕业的学姐的话，一语点醒梦中人：“Summer是为秋季招聘会准备自己的最佳时机！毕竟每年9、10月份，各大公司都会在学校Career Fair上大肆招人；而很多同学毕业后的出路，往往都是靠着这次招聘会拿到自己的Dream Offer的。趁着暑假时间长，一定要好好修改简历、多练习Mock Interview。”
但是，你是否知道，
简历里面缺乏项目经验，
是求职的一大硬伤？
你是否了解，
学校Lecture上讲的知识点，
暗藏深坑？
你是否明白，
发送求职简历，完成面试前后，
都有一套必须完成的礼仪？
而有在美国求职找工作经历的小伙伴应该都深有体会的一点是：想留在美国，找工作的时候，只分为两个专业：Computer Science和非Computer Science。
那么其他专业真的没有出路了吗？除了CS，就业市场上还有哪些供不应求的职位？如果你能回答出下面几个问题，那么离找到工作就更近了一步：
《哈佛商业评论》评出的21世纪最性感的工作是？
堪称比Computer Science还好找工作的专业是？
起薪妥妥10万+刀的工作是？
数据科学家
就是↑全美平均年薪$113,436起的数据科学家必须有出众的编程技能，以及统计、概率、数学方面的知识，如此才能理解数据、选择正确、实施、提升解决方案。此外，数据科学家需要经常向中高层管理者报告结果。这就需要出色的笔头表达和空开演讲技能。数据科学家须以一种简单易懂，令人信服，充满洞见的方式向听众展示成果。
如果你是数学、统计、计算机等专业，希望做数据分析工作；或者化学、物理、环境工程等专业希望转行；数据科学家都是一条不错的出路。如果是文商科类，对数据分析感兴趣，也可从商业分析师入手，积累一些SQL、R、Tableau等方面的知识。
那么如何快速入门数据科学家？
Data Application Lab (DAL) 第十一期
“数据科学家求职训练营”
领你入行 带你上道
开营时间：2017年7月15日（周六）
报名方式：登陆网页（或点击阅读原文）
https://www.dataapplab.com/course/dscn/
咨询电话：1-800-485-7918
咨询邮箱：info@DataAppLab.com
辉煌历史
1. 学员就业
在过去的10期中，数据应用学院毕业营员已覆盖中美100余家企业，横跨IT, 金融，医疗，社交，游戏娱乐，电商，地产，产品制造等8大行业。
2. Kaggle竞赛金榜提名
2016年8月，数据应用学院学员在无数个昼夜的连续奋战下，成功夺取第一块Kaggle竞赛金牌！至今为止，数据应用学院已在Kaggle竞赛中获取1枚金牌，4枚银牌，9枚铜牌，与北美Data Camp第一阵营Insight, Data Incubator, Galvanize, NYC Data Academy等旗鼓相当。
3. 北美业界认可
2016年10月，数据应用学院被北美科技媒体TechBeacon评为北美Top Data Camp, 与老牌劲旅 Data Incubator，Galvanize等齐名！
4. 广泛合作
数据应用学院(Data Application Lab)与数据科学协会(Data Science Association)联合举办“南加数据科学大会”、“达拉斯数据论坛”以及“芝加哥数据论坛”，与NVIDIA，METIS，洛杉矶市政府，南加州大学等建立紧密合作关系，共同推进数据科学的产业应用与人才服务。
2017年7月班
教学期每周10-12小时课程与讨论，一共16周。其中周六周日课程各2小时，平时补充课程1小时，作业讨论一小时，答疑4小时。我们带着你规划时间安排，带着你分析，带着你练习。
你可以得到求职能力大提升
1. 充实简历的实习项目
本期四大实习项目，包涵广泛应用于业界的Fintech风控，GIS房地产地理数据分析，NLP商品评论分析， 游戏广告推荐系统，大大提升个人简历竞争力！
a. FinTech (Financial Technology) Project（必修）
通常情况下，Lending Club (美国P2P借款机构)中包含了成百上千的贷款项目，让投资人难以进行选择。在我们的FinTech项目中， 我们会使用过去所学的知识来设计一款产品，通过机器学习技术帮助投资人在Lending Club中确定最优项目来进行投资。当新的贷款项目进入平台后，我们的产品会自动分析项目的各项指标，从而筛选出最佳的投资项目。我们还会设计简单的产品展示页面，实现产品与用户操作上的交互功能。
230,000+条海量数据的处理和100+数据特征的筛选
通过Gradient Boosted Regression Trees (GBRT) 算法构建机器学习模型
实现Lending Club平台下最佳投资项目的选择
网页用户交互界面设计与产品展示
b. NLP (Natural Language Processing) Project（选修）
人们在购物平台上购买某种商品时，通常会阅读其他购买人的评论得知评价者对于商品的评价是好评还是差评，然而如何通过机器的自然语言识别自动识别一段文字的情感评价？在我们的NLP项目中，我们会通过结合不同的机器学习算法设计一项产品来帮助我们实现这一功能。我们不仅仅可以实现对评论的情感评价，同时也会对其中的关键词进行高亮，并且通过简单的展示页面实现产品与用户操作上的交互。
提取Amazon Kindle review dataset作为模型训练数据库
NLP处理流程的进阶学习与掌握
多种机器学习算法的对比与评价(Logistic Regression, Support Vector Machine and Perceptron etc.)
实现对评论的情感评价与关键词提取
网页用户交互界面设计与产品展示
c. GIS (Geographic Information System) Project（选修）
现如今，人们对不动产价格的评估不仅仅基于其本身的特征，更多时候要参考与空间信息相关的各项特征（如区域犯罪率、学区好坏、是否交通便利等），因此在收集到房屋基本特征信息的基础上，我们有必要来结合GIS信息帮助评估者更好的评估房屋价值。在我们的GIS项目中，我们将会使用大量有价值的不动产数据信息，基于GIS平台实现对区域不动产价格的评估，并且结合Google Map制作产品展示界面。
海量数据处理与大量特征的筛选
基于地理信息调整权重构建回归模型
实现基于不动产属性与地理位置的价格预测
基于Google Map设计用户交互界面
d. Game Recommendation System Project（必修）
推荐系统近几年发展十分火热，几乎所有的电子商务、社交网络、购物平台等都在不同程度上使用的各种各样的推荐系统，在游戏平台中，推荐系统也是不可缺少的部分。在我们的游戏推荐系统项目中，我们会基于Steam平台，对用户过去的行为信息进行分析，基于游戏的受欢迎程度设计推荐系统，为用户进行游戏推荐。用户同时也可以通过选择感兴趣的类别对结果进行过滤，对推荐结果进行进一步优化。
实现对用户的游戏推荐功能
网页用户交互界面设计与产品展示
e. Health Care Project（选修）
大数据与Health Care领域交汇会产生怎样的火花，数据应用学院用实际的医用数据带你亲身体验：
千万条医院住院部记录，包含270个变量
应用Hive对数据进行预处理
数据建模应用Lasso Regression
评估重要变量，理解医院短期回诊问题要素
2. 教学期内容覆盖面试高频题库与业界发展潮流
根据数百位学员的面试情况，结合跟企业合作的交流结果，我们及时更新教学内容，既覆盖面试环节的基础知识点，又增添紧跟业界应用发展的热点话题，保证学员所花时间物有所值，事半功倍。
3. Kaggle实战竞赛指导
Kaggle中将新增训练(不限于)Keras, Theano, PySpark, XGBoost等工具。
Kaggle竞赛实战辅导会选择当月正在进行的Kaggle题目，指导大家参与real竞赛。有价值的旧题则会以作业的形式出现在教学期，并会由我们统一评讲。
4. 专业求职面试辅导
职业辅导次数由2次扩充至6次，从人才供求分析，到behavior/tech面试技巧，更邀请人才招聘manager直接向学员介绍招聘内幕。
本期延续上期的女性就业专项，专门针对由于家庭原因中途退出工作，现在计划重返职场的女性学员，提供专项求职服务。
职业辅导老师
Kyle Polich
前咨询公司Data Science Principle Data Scientist
5. 校友Club
数据应用学院校友将终生享受免费内推信息与内推服务，并充分利用校友资源进行相互内推。
开营时间：2017年7月15日（周六）
报名方式：登陆网页（或阅读原文）https://www.dataapplab.com/course/dscn/
咨询电话：1-800-4857918
咨询邮箱：info@DataAppLab.com
除数据科学家训练营之外，数据应用学院还有如下课程，详情请点击阅读原文咨询：
Python数据分析（7月1日开课）
数据工程师（8月5日开课）
商业分析师（8月26日开课）
往期文章内容
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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