在政策一天一個樣的美國求職市場上，大家的競爭壓力也越來越大。找工作再也不僅僅是畢業(yè)生需要考慮的事情了。越來越多的同學剛本科二三年級，或者研究生剛剛入學就已經開始準備豐富自己的專業(yè)技能。同時，也有很多已經開始自己 OPT 的同學也在更加努力的想要迅速找到適合自己的工作。

在這種大環(huán)境下，想必同學們也越來越了解Job Market 中最緊缺的職位有哪些——如果你是數(shù)學、統(tǒng)計、計算機等專業(yè)，希望做數(shù)據分析工作；或者化學、物理、環(huán)境工程等專業(yè)希望轉行；數(shù)據科學家都是一條不錯的出路。

根據2019年1月Glassdoor的結果顯示，數(shù)據科學家平均起薪為$ 104,406美元,而最高起薪約為14萬美元。

而在LinkedIn中搜索關于數(shù)據科學家的崗位，近2萬3千個 Opening 中，有近 1/4 都是 Entry Level 的職位。

全美平均年薪$104,406起的數(shù)據科學家必須有出眾的編程技能，以及統(tǒng)計、概率、數(shù)學方面的知識，如此才能理解數(shù)據、選擇正確、實施、提升解決方案。此外，數(shù)據科學家需要經常向中高層管理者報告結果。這就需要出色的文字表達和公開演講技能。數(shù)據科學家須以一種簡單易懂，令人信服，充滿洞見的方式向聽眾展示數(shù)據、支持商業(yè)決斷。

數(shù)據應用學院 2019年3月期

數(shù)據科學家求職訓練營

開營時間：2019年3月30日

超強導師團隊

輝煌歷史

1. 學員就業(yè)

從2015年開始，數(shù)據應用學院畢業(yè)營員已覆蓋中美100余家企業(yè)，橫跨IT, 金融，醫(yī)療，社交，游戲娛樂，電商，地產，產品制造等8大行業(yè)。

2. Kaggle競賽金榜題名

2016年8月，數(shù)據應用學院學員在無數(shù)個晝夜的連續(xù)奮戰(zhàn)下，成功奪取第一塊Kaggle競賽金牌！至今為止，數(shù)據應用學院已在Kaggle競賽中獲取1枚金牌，4枚銀牌，11枚銅牌，與北美Data Camp第一陣營Insight, Data Incubator, Galvanize, NYC Data Academy等旗鼓相當。

3. 北美業(yè)界認可

2016年10月，數(shù)據應用學院被北美科技媒體TechBeacon評為北美Top Data Camp, 與老牌勁旅Data Incubator，Galvanize等齊名！2018年，我們又被CIO網站（cio.com) 評為最佳Data Science Bootcamp！

4. 廣泛合作

數(shù)據應用學院(Data Application Lab)與IDEAS (International Data Engineering and Science Association) 聯(lián)合舉辦“南加數(shù)據科學大會”、“達拉斯數(shù)據論壇”以及“芝加哥數(shù)據論壇”，'MIT區(qū)塊鏈大會'，“哈佛人工智能，大數(shù)據與區(qū)塊鏈大會”，“紐約區(qū)塊鏈領導力峰會”，“芝加哥人工智能與數(shù)據大會”；與NVIDIA，METIS，洛杉磯市政府，南加州大學等建立緊密合作關系，共同推進數(shù)據科學的產業(yè)應用與人才服務。

1. 充實簡歷的實習項目

本期三大實戰(zhàn)項目，包涵廣泛應用于業(yè)界的Fintech風控，NLP商品評論分析，游戲廣告推薦系統(tǒng)，大大提升個人簡歷競爭力！點我點我點我，看Project 全紀實！

a. FinTech（Financial Technology） Project （必修）

通常情況下，Lending Club (美國P2P借款機構)中包含了成百上千的貸款項目，讓投資人難以進行選擇。在我們的FinTech項目中，我們會使用過去所學的知識來設計一款產品，通過機器學習技術幫助投資人在Lending Club中確定最優(yōu)項目來進行投資。當新的貸款項目進入平臺后，我們的產品會自動分析項目的各項指標，從而篩選出最佳的投資項目。我們還會設計簡單的產品展示頁面，實現(xiàn)產品與用戶操作上的交互功能。

以美國家喻戶曉的P2P借貸機構Lending Club 的公開數(shù)據為基礎（從2011年的數(shù)據至今），分析其中超過百萬條數(shù)據的上百個特征，對這些數(shù)據進行各種深度清理與整合，之后使用廣泛使用并且被證準確高效的機器學習模型（如隨機森林Random Forest，）對這些整理過后的數(shù)據進行訓練（train），驗證（validate）及預測（predict），從而達到從千萬條請求中挑選優(yōu)質借貸款項。此項目在實際的商業(yè)情境下，以真實產品需求為背景，為投資人提供高效的分析結果，指導智慧投資。為同學們添加堅實的模擬實戰(zhàn)經驗。

• 230,000 條海量數(shù)據的處理和100 數(shù)據特征的篩選

• 通過Gradient Boosted Regression Trees (GBRT) 算法構建機器學習模型

• 實現(xiàn)Lending Club平臺下最佳投資項目的選擇

• 網頁用戶交互界面設計與產品展示

b. NLP (natural Language Processing) Project （必修）

人們在購物平臺上購買某種商品時，通常會閱讀其他購買人的評論得知評價者對于商品的評價是好評還是差評，然而如何通過機器的自然語言識別自動識別一段文字的情感評價？在我們的NLP項目中，我們會通過結合不同的機器學習算法設計一項產品來幫助我們實現(xiàn)這一功能。我們不僅僅可以實現(xiàn)對評論的情感評價，同時也會對其中的關鍵詞進行高亮，并且通過簡單的展示頁面實現(xiàn)產品與用戶操作上的交互。

在這個項目中我們以amazon review dataset 為基礎，圍繞數(shù)據集通過對詞語切分（Tokenization），正則化（Normalization）以及詞干化（stemming，lemmatization）等技術，構建多種機器學習的算法統(tǒng)計模型（如Logistic regression，naive bayes）以及深度學習的模型對處理好的數(shù)據進行訓練。最終我們會使用模型對一個輸入語句進行情感極性的分析和預測并通過構建Flask 應用對整體項目進行展示。通過分析用戶對產品的評價的情感極性，發(fā)掘潛在的購買意愿及商業(yè)價值。

• 提取Amazon Kindle review dataset作為模型訓練數(shù)據庫

• NLP處理流程的進階學習與掌握

• 多種機器學習算法的對比與評價(Logistic Regression, Support Vector Machine and Perceptron etc.)

• 實現(xiàn)對評論的情感評價與關鍵詞提取

• 網頁用戶交互界面設計與產品展示

c. Game Recoomendation System Project（必修）

推薦系統(tǒng)近幾年發(fā)展十分火熱，幾乎所有的電子商務、社交網絡、購物平臺等都在不同程度上使用的各種各樣的推薦系統(tǒng)，在游戲平臺中，推薦系統(tǒng)也是不可缺少的部分。在我們的游戲推薦系統(tǒng)項目中，我們會基于Steam平臺，對用戶過去的行為信息進行分析，基于游戲的受歡迎程度設計推薦系統(tǒng)，為用戶進行游戲推薦。用戶同時也可以通過選擇感興趣的類別對結果進行過濾，對推薦結果進行進一步優(yōu)化。

通過steam游戲平臺作為背景，實戰(zhàn)python多線程爬蟲抓取海量真實數(shù)據，并以此為例圍繞用戶游戲歷史提出產品化的問題，從而開發(fā)“私人化”個性化的解決方案。學習如何處理抓取后的大量JSON，HTML等數(shù)據，以及數(shù)據清洗，數(shù)據挖掘，數(shù)據存儲，從而建立并代碼實現(xiàn)完整的推薦系統(tǒng)的建立。推薦算法使用Spark基礎下的，Popularity-based, Content-based，Collaborative filtering等對我們的數(shù)據進行訓練和預測。最終通過搭建一個完整的交互式的網頁應用構架展示并且來為用戶推薦基于不同模型下的個性化“猜你喜歡”的解決方案。

• 實現(xiàn)對用戶的游戲推薦功能

• 網頁用戶交互界面設計與產品展示

2. 教學期內容覆蓋面是高頻題庫與業(yè)界發(fā)展潮流

根據數(shù)百位學員的面試情況，結合跟企業(yè)合作的交流結果，我們及時更新教學內容，既覆蓋面試環(huán)節(jié)的基礎知識點，又增添緊跟業(yè)界應用發(fā)展的熱點話題，保證學員所花時間物有所值，事半功倍。

3. Kaggle 實戰(zhàn)競賽指導

Kaggle 中將新增訓練(不限于) Keras, Theano, PySpark, XGBoost 等工具。

Kaggle 競賽實戰(zhàn)輔導會選擇當月正在進行的Kaggle 題目，指導大家參與real 競賽。有價值的舊題則會以作業(yè)的形式出現(xiàn)在教學期，并會由我們統(tǒng)一評講。

點我點我點我，看最詳細的Kaggle 介紹。

4. 專業(yè)求職面試輔導

數(shù)據應用學院為你準備了無限次求職規(guī)劃輔導 內推。除此之外，我們堅信每一個學員都有自己特殊的情況需要我們個性化的服務，所以我們準備了以下配套輔導：1. 免費簡歷一對一修改；2. 免費一對一模擬面試（Onsite）；3.  超值大牛老師職業(yè)輔導課

5. 校友 Club

數(shù)據應用學院校友將終生享受免費內推信息與內推服務，并充分利用校友資源進行相互內推。每期訓練營結束后，對于不同求職需求的同學提供專業(yè)性服務。