疫情期下的數據科學一直受到各界追捧,無論是醫療、科技還是傳統行業,幾乎各行各業都在尋求數據科學的幫助,以渡過最艱難的時期。
現在,已經有越來越多的公司開始放出數據科學相關的春招崗位!據新聞報導,無論是高科技領域獨角獸公司如Palantir,還是老牌熱門FLAG公司谷歌/亞麻/臉書都在極力招聘數據科學人才!
現在在各大招聘網站上,有關數據科學的崗位也是層出不窮!
不過在機會猛增的同時,也有身先士卒的小夥伴表示,疫情期求職門檻真的很高!不僅是因為大公司招人更加挑剔,也是因為身邊競爭者都逐漸變強,需要自身實力更硬才行!那麼:
如何在疫情期艱難的求職環境下
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本期課程特設【春招新題特訓營】!為你帶來谷歌、微軟、騰訊、阿里等中美一線科技公司最新Data崗位春招面試題講解!
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本特訓營課程內容將多維度涵蓋不同專業、不同水平學生的求職需求!
1. Anomaly Detection
數據異常檢測與處理
電商業、Fintech業在疫情期間蓬勃發展,但在訂單、業務增加的同時,業伴隨著越來越多的欺詐風險和金錢損失。
如何在海量數據中有效的鑑別少量欺詐交易,降低損失,而維持較好的客戶體驗,是各大公司艱巨的挑戰。
在本項目中,我們將一起分析處理某知名電商交易數據,通過系統的洞察數據中關聯/模式,建立完整機器學習解決方案,基於數據給出切實可行的商業建議,最小化企業欺詐損失。
完成這個項目,
將幫助你求職以下熱門公司:
2. Fintech用戶信用評級
建模分析與金融風險控制
數據挖掘和數據分析是網際網路金融風險控制中最重要的一環。在大數據時代,銀行和網際網路金融公司在控制金融風險上進行了大量的投入。在過去的幾年,大量的小型借貸,P2P公司所面臨的金融風險成為了其成長的魔咒。但是在國外,P2P的鼻祖Lending Club,在國內,阿里金融都能夠做到較好地控制小貸風險。這些公司通過海量龐雜的數據,建立完善的風險評估系統,對用戶做好信用評級來降低自身風險。
本項目就是利用LendingClub的實際案例,幫助同學學習網際網路金融公司及傳統銀行怎樣通過分析,建模來融合多維,多來源的數據,區分正常用戶和欺詐用戶,降低貸款風險。
在項目結束後,同學可以獨立完成數據的特徵挖掘,能夠自己動手開發基於機器學習的金融分析模型,能夠熟練掌握各種分類算法,並且可以用業界數據解決任何網際網路金融或銀行的實際問題。
完成這個項目,
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除亮點項目之外
本期隆重推出
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工商銀行實習項目!
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順利完成實習的同學,將獲得由國有銀行官方出具的實習證明,獲得背景 + 能力雙提升,領跑留學申請和求職面試!如需獲得導師推薦信,同學也可額外申請。
報名本期2月22日開課的《人工智慧與數據科學強化課程》,可以免面試保送參與該國有銀行實習項目。(項目需額外付費,參加本期項目可享限時優惠!詳情請添加顧問諮詢。顧問微信: laiofferhelper6)
針對各大公司技術面試日益變難的趨勢,本課程的任課老師將教同學們面試最常見、業界最受用的編程知識和技能。
即使沒有任何編程基礎,老師也會帶著同學們手把手從零開始寫code。
此外,本課程還結合了矽谷一線公司面試特點,加入了大量的數據結構訓練、數據系統設計等內容,加強學生技術專業性。
課程將包含:
一門課程,雙倍資源!本期課程依舊採取「分track」教學,同學們可根據自己求職方向,選擇自己喜歡的項目進行學習!
課程共分為4個階段:
第一階段: 機器學習理論+python編程基礎
第二階段: 概率與統計知識+python編程進階
第三階段: OA經典案例剖析與簡歷輔導
第四階段: 選擇BA/DA 或(和) DS/DE 分track學習
在前3個階段,同學們將共同完成2個基礎項目。
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在第4階段,根據興趣選擇不同學習方向後,同學們將完成所選track的對應項目。
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➤ Data Scientist/Data Engineer Track
授課團隊由Google, Facebook, Airbnb等一線科技資深Data Scientist、Machine Learning Engineer組成。
➤ Business Analyst/Data Analyst Track
授課團隊由畢業於頂尖商學院,並就職於McKinsey, Hortonworks等頂級科技/諮詢公司的資深Data Analyst、Business Analyst組成。
參與課程的同學,都將獲得由授課老師提供的1對1求職服務,包括:
➤ 1對1簡歷修改
➤ 1對1模擬面試
➤ LaiTalent等內推資源
一起來聽聽往期學員,
對來Offer Data課程的評價:
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現在,這麼棒的課
要在2月22日,美西7PM
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