到2018年，美国将面临着140,000到190,000个数据分析人才的空缺，能有效利用数据分析结果进行决策的经理和分析师的空缺，更是高达1,500,000

                        ---------麦肯锡《Big data: The next frontier for innovation competition and productivity》

▌1. 数据人才的工资到底有多高？

找工作，兴趣固然重要，但哪个不想要金光闪闪的高工资？
截止至去年，Data Engineer的平均年薪为$104,000，中值年薪为$112,000，而要求更高一层的数据科学家的年薪更是$120,000打底！怪不得不少码农纷纷改投数据行业。
除了传统互联网企业对数据人才的需求巨大，金融、医疗、能源等各种公司对数据人才也越来越求贤若渴。
在未来，数据分析师/工程师就像会计一样，在每一个企业都必不可少！

▌2. 不是Data/Business Analytics专业就成不了Data Scientist？

全美现开设专门针对Business的Data Program屈指可数，真正“纯正血统”出身的Data Scientist或Data Engineer也是不多。不少在业界混得风生水起的Data大佬们也都是从其他专业转行过来的。
常见的专业包括：物理，化工，机械工程，石油，经济，统计等。广大的CS和EE的学生，随着大数据时代的兴起，挑战刷题的独木桥不再是他们唯一的选择，大数据工程师开始成为他们就业的新方向。

▌3. 需要什么技能才能成为Data Scientist/Engineer？

数据应用学院（www.datalaus.com）利用网络爬虫和数据分析技术，在全美最大的招聘搜索网站Indeed上抓取了591个数据科学和691个数据工程师的职位招聘数据，并分享了分析结果。
（想了解完整《Data Engineer & Data Scientist Skillset Analysis》报告的同学可以扫描文末二维码进入公众号下载，还有网络爬虫技能的学习干货分享）
可以看出， 一名性感的数据人才需要拥有的核心技能包括 Machine Learning，Data Mining，Statistical Analysis， 和Large Dataset的处理能力。
作为一个交叉学科，数据科学家强调结合统计和计算机领域的知识，利用各种工具软件，在特定行业的数据海洋中挖掘价值，支持商业决策。

▌4. 如何在短暂的留学生活中为成为Data Scientist/Engineer做好准备？

对于那些科班出身的同学，先天优势是明显的，在Master或PhD期间一般都会进行统计知识和计算机软件的学习。
但可惜的是，大部分的学校项目还停留在传统数据分析人才的培养上，小部分察觉到行业风向开设了大数据项目的学校，比如去年新开了“Master of Big Data”的哥伦比亚大学，新开设"Master of Data Informatics"的USC，还有国内刚成立“大数据学院”不久的复旦大学，都是教育体系中的佼佼者。
新开设的项目是否能够使学生具备行业要求的专业技能和认知水平还不得而知，但是可以肯定的是，学校的教育依然无法满足企业对实际操作经验以及具体行业深入了解的需求。
再之，Master长度一般只有一年到两年，培养出的学生统计和计算机能力都不够夯实。当然本科是计算机或统计的同学就另当别论了。
而对于那些有一些统计或者计算机的背景，想要转行成为数据科学家/工程师的同学，课外的学习更是尤其的重要。网上有不少优秀的在线资源，Coursera，Edx，Data Camp都是大家进行数据知识充电的绝佳场所，但上上这些网课就够了吗？
你知道该以什么顺序去学习这些课程吗？
在开始学习之前，你知道这些知识在实际中有什么用吗？
把所有课都上完了，在做project时还是无从上手？
所以，想要在一毕业就拿到120,000美刀的年薪，单在学校里学，网上take课是远远不够的。无数Data Scientist的血泪史表明，一定要有Mentor带着你学一系列系统的课程，这才是少走弯路的捷径！
现在，
数据应用学院（Data Application Lab）提供千载难逢的数据人才6月暑期集训机会！——20周三段式人才培养计划，8周小班授课
，
10周项目实习
加
2周就业辅导＋岗位内推。

▌最重要的是实习项目

  1. 全程导师引领，接触不同行业领域的应用。
  2. 成功完成项目的学员将得到合作企业的实习证明，填补简历经验空白。
  3. Data Science实习内容:  你将遍历整个数据科学家的工作流程：
    背景了解 - 数据清理 - 模型选择 - 模型优化 - 产品集成
    ，并在导师的指导下，参加Kaggle竞赛，更好地熟悉各类机器学习模型的原理、特征和应用。

  4. Data Engineer实习内容：你将完成基于Lambda架构的End-to-End Project，数据批处理（MapReduce，Hadoop，Hive，Pig，Oozie）和实时处理（Storm，Kafka，Spark），打造更完善的skills set.
  5. Growth Hacking实习内容：你将有机会作为growth analyst intern搭建growth machine，运行growth experiment, 收集数据进行分析，帮助制定增长策略、参与产品开发、用户增长等实际过程。
  6. 全面采用Agile开发管理体系，结合GitHub实现版本控制，你将提前了解企业项目管理。

▌1. Growth Hacking BootCamp

12周让你懂产品、懂技术，通吃marketer/PM/Marketing analyst/Growth analyst；2周网络爬虫、Data mining；6周SQL集训；4周Growth Hacking intensive bootcamp.
从零开始build up “Growth Mentality”， 在Case和项目实践中完善Skills set： A.A.R.R.R framework，A/B testing， Lean analytics等，操练growth toolkits如infusionsoft，MarketingSumo，Leadpages，Mixpanel，Nerdy Data等。
Requirement：基本统计知识，marketing knowledge，business sense，有实际市场、产品开发经验更佳。
课程对象：
  1. 想找data analyst/market analyst/growth analyst or equivalent position的商科、经济、统计背景学生；
  2. 希望提升数据挖掘、数据分析能力，有市场营销、产品开发背景的学生／在职人员；
  3. 对互联网初创公司marketing、用户增长感兴趣的产品经理、市场、用户增长在职工作者。

▌2. Data Scientist Program

8周小班上课，10周实习项目，2周面试辅导和工作内推。
Requirement：Python，Basic machine learning， Statistics.
专业背景：EE， 统计，数学，物理，机械，化工，环境工程，运筹，金融等专业。
Class 1: Python datamining eco-system

Class 2: Data Exporation & Visualization
Class 3: Scikit for Machine Learning
Class 4: Regresssion & Classification
Class 5: Dimension Reduction & Unsupervised Learning
Class 6: Hadoop Hive 
Class 7: Machine Learning with Spark
Class 8: Data Science in different industries including finance, marketing, online advertising
Project：10-week Internship：Hadoop data application＋Kaggle Competition
Internship Certificate is provided.

▌3. Data Engineer Program

8周小班上课，10周实习项目，2周面试辅导和工作内推。
Requirement：Basic java Programing
专业背景：CS/EE background preferred
Class 1: Hadoop Ecosystem, HDFS

Class 2: Google MapReduce, Yarm

Class 3: Hive

Class 4: Pig

Class 5: Real-time Streaming, Storm Kafka

Class 6: Data Application Integration, Sqoop, Oozie

Class 7: Hbase

Class 8: Spark
Project : 10-week internship for Data Engineer
Internship Certificate is provided.

▌4. SAS base

本课程将通常需要15个小时以上的培训时间压缩至9个小时（3周，每次3小时）和一次模拟考试，课程专注于讲授SAS base编程和思路，帮助学员在一个月内拿到SAS Certified Base Programmer证书。
课程对象：
  1. 想在毕业后进入数据分析领域工作的大三大四学生或者研究生；
  2. 对自己的行业和公司很熟悉，希望通过学习数据分析为自己增值或转变职业方向；
  3. 学员不需要编程基础，但是有计算机或者编程基础会对理解课程有帮助。

▌5. Spark 项目专项班（NEW）

6周教学，4周项目。
Requirement： 熟悉Java/Python/Scala 中任意一中语言，需对Hadoop有一定了解。
Class 1: Spark ecosystem

Class 2: Spark RDD, Job Execution

Class 3: SparkSQL DataFrame

Class 4: Spark Streaming

Class 5: Machine Learning

Class 6: GraphX
Project：4 weeks end-to-end data application using Spark.

▌数据应用学院

数据应用学院是北美唯一一家教学与项目实践相结合的专业数据人才输送机构，由南加州与硅谷的高级数据科学家与数据工程师联合创办。
我们的老师：
  • Jason：8年大数据和数据科学从业经验，帮助数十人转型数据科学
  • Dr. Wu：化工专业成功转行，Uber数据科学家，曾服务于多家数据企业
  • Mr. Guo：Google 8 年工作经验，分布式系统技术专家
  • Ms Hong：Google 数据工程师，专注Tensorflow
  • Mr. Zhu：Symantec大数据工程师
  • Randy：Hive 4年工作经验，对分布式数据库的操作拥有深刻理解
  • Hawin：AT&T资深数据工程师，大数据系统整合大师
  • Mr. Li：Groupon数据科学家，运用统计与机器学习模型分析用户行为
  • Mr. Wu：MarketShare数据管理经理，UIUC计算机系毕业
我们的TA：
  • Mr. He：Verizon软件工程师
  • Mr. Liu：3Blackdot BI高级经理
  • Mr. Leng：Prometheus Laboratories 数据库开发工程师
  • Miss Chen：研究机构高级科学家，加州理工研究员
  • Miss Song：Irdeto 数据分析师. 南加大master
我们的mentor:
  • Mr. Tang：医学图像处理专家
  • Miss Yang：FLAG数据科学家，曾任迪斯尼世界决策顾问
  • Miss Yu：机器学习方向博士
  • 顾林云：上海冰鉴公司创始人兼CEO. IDG前任投资顾问。在数量金融机器学习领域拥有丰富经验与深厚积淀
  • Miss Gao：FLAG数据科学家，Insight Fellow
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报名方式：
1. 访问www.datalaus.com了解课程安排
2. 网站报名、发信至：[email protected]或致电：18004857918 
报名截止时间：6月10日
项目开始时间：6月11日
现场授课地点：数据应用学院教室
远程授课方式：采用GotoWebinar
优惠方式：
1. 多位同学一起报名，直减300刀！
2. 添加微信小客服，按提示操作可享多个20刀优惠；
3. 以上优惠措施加总，总优惠金额不超过500刀。
扫描下方二维码，添加微信小客服

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在校学生可申请分期付款：参加Data Scientist或Data Engineer Program的学员可申请分期付款，减轻学员的经济压力。
点击查看「阅读原文」，即可详细了解。
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