数据科学家求职训练营全面启动！
根据2023年3月Glassdoor的结果显示，硅谷数据科学家平均起薪为$126,243美元,而最高起薪约为20.6万美元。
而在LinkedIn中搜索关于数据科学家的岗位，近22万个 Opening 中，有7万7千多个都是 Entry Level 的职位。
数据科学家必须有出众的编程技能，统计、概率、机器学习方面的知识，以及理解数据、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。这就需要出色的文字表达和公开演讲技能。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数据、支持商业决断。
如何报名
Option 1
扫描下方二维码添加小姐姐 / 本文留言 / 后台留言进行个性化咨询&简历测评
Option 2
点击阅读原文，进入报名页面
Option 3
直接登陆官网：https://www.dataapplab.com/course/dscn/
Option 4
Email：datascience@DataAppLab.com
辉煌历史
1. 学员就业
从2015年开始，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. 广受学员好评
2016登录Coursereport评分系统以来，数据应用学院的各类课程获得了学生们综合4星半的好评率（满分5星）。
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！2018年，我们又被CIO网站（cio.com) 评为最佳Data Science Bootcamp！
详情见：
https://techbeacon.com/enterprise-it/complete-guide-best-data-science-bootcamps
4. 广泛合作
数据应用学院(Data Application Lab)与IDEAS (International Data Engineering and 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”，"MIT区块链大会"，“哈佛人工智能，大数据与区块链大会”，“纽约区块链领导力峰会”，“芝加哥人工智能与数据大会”；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。
1
充实简历的实习项目
本期三大Capstone项目以及13个projects，包涵广泛应用于业界的Fintech风控，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。
以美国家喻户晓的P2P借贷机构Lending Club 的公开数据为基础（从2011年的数据至今），分析其中超过百万条数据的上百个特征，对这些数据进行各种深度清理与整合，之后使用广泛使用并且被证准确高效的机器学习模型（如随机森林Random Forest）对这些整理过后的数据进行训练（train），验证（validate）及预测（predict），从而达到从千万条请求中挑选优质借贷款项。此项目在实际的商业情境下，以真实产品需求为背景，为投资人提供高效的分析结果，指导智慧投资。为同学们添加坚实的模拟实战经验。
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 （必修）
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。
在这个项目中我们以amazon review dataset 为基础，围绕数据集通过对词语切分（Tokenization），正则化（Normalization）以及词干化（stemming，lemmatization）等技术，构建多种机器学习的算法统计模型（如Logistic regression，naive bayes）以及深度学习的模型对处理好的数据进行训练。最终我们会使用模型对一个输入语句进行情感极性的分析和预测并通过构建Flask 应用对整体项目进行展示。通过分析用户对产品的评价的情感极性，发掘潜在的购买意愿及商业价值。
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. 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。
通过steam游戏平台作为背景，实战python多线程爬虫抓取海量真实数据，并以此为例围绕用户游戏历史提出产品化的问题，从而开发“私人化”个性化的解决方案。学习如何处理抓取后的大量JSON，HTML等数据，以及数据清洗，数据挖掘，数据存储，从而建立并代码实现完整的推荐系统的建立。推荐算法使用Spark基础下的，Popularity-based, Content-based，Collaborative filtering等对我们的数据进行训练和预测。最终通过搭建一个完整的交互式的网页应用构架展示并且来为用户推荐基于不同模型下的个性化“猜你喜欢”的解决方案。
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
2
教学期内容覆盖面
是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
三大辅助课程，全面提升实力
为了帮助大家更好的学习课程，我们会提供FinTech、Recommender System、NLP三个项目，给大家分享辅助学习课程，全方位提升技能：NLP、FinTech 和 推荐系统 3大热门话题有哪些面试必考知识点？
如何报名
Option 1
扫描下方二维码添加小姐姐 / 本文留言 / 后台留言进行个性化咨询&简历测评
Option 2
点击阅读原文，进入报名页面
Option 3
直接登陆官网：https://www.dataapplab.com/course/dscn/
Option 4
Email：datascience@DataAppLab.com
部分学员去向
心动不如行动！赶紧扫码联系我们吧~