究竟是一份什么样的工作,能被哈佛商业评论评为“21世纪最性感的工作”?
究竟是一份什么样的工作,能就职于最前沿的科技公司?
究竟是一份什么样的工作,能让各种猎头电话夺命call?
究竟是一份什么样的工作,薪水高到秒杀同辈好友?
答案就是 
Data Scientist 
Harvard Business Review将其评为

21世纪最性感的工作
大多就职于最前沿的科技公司
全美平均年薪 $113,436
就问你动心不动心?
想成为一名数据科学家
2017年的进度条已经走了一半
你是否迈出了第一步?
实现一个小目标并没有那么难,
六周足以改变人生。
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稀牛学院@硅谷 数据科学家成长列车马上开启!
如果你:
1. 不满现状,想要探索一个新的领域,get一门受益终生的新技能;
2. 想要系统了解被称为21世纪最性感工作的 “数据科学家” 到底如何厉害;
3. 希望杀进数据科学行业,成为这股AI浪潮中2%优胜者的一员;
如果你:
1. 概率统计基础薄弱,知道模型的名字,记不得模型的样子,更不理解面试当中模型的应用;
2. 编程基础差,不了解行业内对编程能力的程度要求,学习盲目,效率低;
3. 实战经验少,解决问题思路不清晰,渴望接触业界一手材料。
如果你,也想成为一名“数据科学家”,参加稀牛学院开启的“数据科学家速成计划营”将是你最好的选择!
在这六周时间里
只要你认真学习课程
并按要求进行练习和实操
我们保证
你能轻松get数据科学技能
之所以敢这么说,
是因为
我们有全球名企的讲师团队
王牌讲师
反复打磨
精心备课
只为不负期待
王牌讲师:Ethan
王牌讲师,资深算法工程师,专注海量数据上机器学习算法的应用与优化,有多年实际机器学习/深度学习/数据挖掘项目经验,负责过多个电商机器学习项目。做过推荐系统、文本挖掘、点击率预估、深度学习图像识别与检索。最擅长用通俗易懂的方式直观解释机器学习相关知识,并辅以案例帮助理解。
王牌讲师:Ryan
Ryan
王牌讲师,UiiTech 创始人,原Type Score 首席数据科学家,毕业于牛津大学计算机系,师从Freitas(Google Deep Mind 的领军人物),伦敦金融创新实验室(Innovation Lab)AI 构架、大数据 /ML/DL 应用核心研发工程师。
客座嘉宾
互动参与
交流指导
助你达成梦想
客座嘉宾:TOM
NCSU统计PHD, UNC统计Postdoc,前微软Senior Data Scientist, 现Apple Ads Team技术骨干。统计模型功底扎实,对行业分析深入,理解透彻。
客座嘉宾:Alex
北京大学数学本科,Purdue CS Master,统计PHD,微软广告组Data Scientist,参与多个大型项目,实战经验丰富。
客座嘉宾:David
Salesforce Senior Software Engineer 数学PHD毕业,半年之内强行转为码农。在分布式计算/云计算方面造诣深厚。
客座嘉宾:TOM
南开大学数学本科,NCSU统计PHD。苏宁北美研发部的机器学习算法主要开发者,现任职于湾区知名大公司Fanatics Data Scientist,对Fraud Detection很有研究。
我们保证为你提供
1. 不落俗套的课程设计
  • 不同于一些已有课程对知识点逻辑的简单梳理,本门课程打破思维定式,对知识体系进行了精心设计,提升学习效率,并充分适应面试;
  • 4节概率统计基础知识讲解,10余种统计模型剖析,2小时数据结构与编程训练,以更贴合面试思路和工业实际的方式,快速缩短学员学与练之间的距离;
  • 直播视频可观看一年,课程讲义实时更新发布,学员掌握第一手学习资料,学而时习之,加深理解。
课程详细大纲见文末↓↓↓
2. 云实验操作平台
  • 为避免软件本地安装带来的学习困扰,让学员能快速地专注于课程学习,本次课程采用“云实验操作平台”——一键启动,免除安装烦恼;24x7在线可用,是真正丰富友好的操作实战平台。 
  • 作为专业的数据科学在线实验平台,提供Python, R, Spark, TensorFlow等上百款主流数据科学工具包、覆盖十余个行业的案例集、和超2TB的数据库,支持千人同时在线,满足多样化练习需求。
3. 实战演练机会
  • 课程配有case study,将知识和应用进行融合,迅速缩短学员的学习和应用周期,短时间内能完美get课程内容;
  • 每次课后,讲师布置与课程内容匹配的作业,快速查漏补缺、提升技术水平;
  • 两个工业界的大型Project详细讲解与展示,帮助梳理课程逻辑和知识体系,真正学以致用,项目成果可作为求职面试的加分项。
课程内容
【第一次课】概述,统计和概率
■  数据科学概述
■  随机变量和常见分布
■  概率,条件概率,贝叶斯公式
■  实验设计
■  假设检验的思想,常见检验类型以及应用场景
■  业界常用的A/B testing的原理以及应用实例
【第二次课】简单分类与回归模型
■  回归和分类
■  线性回归和Mean Squared Error
■  分类边界与Logistic回归
■  对数损失和交叉熵损失
■  梯度下降
【case study 1】
R语言的简单应用场景,用Python完成分类模型预测Titanic存活状况,完成回归模型预测共享单车租赁数量。
【第三次课】数据预处理和特征工程
■  数据清洗,缺失值处理,不平衡数据处理
■  离散化,降维和特征选择
【第四次课】数据库与工具
■  Python工具与数据处理
■  数据库知识与SQL + Hive
【case study 2】
Python数据处理与特征工程,数据库与SQL练习。
【第五次课】机器学习常见模型(上)
■  监督学习的概念,逻辑回归,神经网络,感知机
■  多层感知机与分类边界
■  决策树,熵,信息增益,基尼系数
【第六次课】机器学习常见模型(下)
■  朴素贝叶斯,全概率公式,贝叶斯公式,文档分类
■  无监督学习的概念,相似性度量,K-Means, K-Means++, K-medoids,收敛判定
■  支持向量积
【第七次课】模型训练与参数
■  如何划分训练集和测试集,参数调整,剪枝
■  过拟合,正则化和模型集成
【第八次课】
【case study 3】
Python机器学习建模过程,参数选择与调优。
【第九次课】模型评价方法及指标
■  Tensorflow/theano 基础入门
■  模型评价和损失函数,常见评价指标
■  模型优化
【case study 4】
TensorFlow实操。
【第十次课】数据结构与算法
■  数据结构基础
■  常见算法梳理
■  算法实战
【第十一次课】 Project 1 海量文本分析挖掘项目
1)涉及知识点:中文分词,数据统计分析,可视化,文本分类,主题模型
2)工具:python,scikit-learn机器学习库,gensim主题模型库,jieba中文分词库,wordcloud可视化库
3)内容说明:我们将应用数据统计分析,可视化与机器学习知识,完成几个海量文本数据上的分析建模任务。你将掌握以下技能:
1.1 学会处理来自各大media平台的各类中英文文本数据,抽取核心主题内容,直观可视化文本核心内容。
■  新闻网站内容分析(大家都在报道什么)
■  twitter和微博分析(你的好基友们又在玩什么)
1.2 学会使用统计建模和机器学习方法对文本进行主题提取和分类
■  希拉里邮件门(希婆的邮件里到底说了些什么)
■  智能对新闻分类小助手
1.3 情感分析
■  自动区分Amazon和淘宝上买家秀里用户评论包含的情感
【第十二次课】Project 2 电商推荐系统
1)涉及知识点:数据处理,推荐算法,协同过滤,隐语义模型,序列建模
2)工具:python,scikit-learn机器学习库,scikit-surprise推荐系统库,gensim word2vec
3)内容说明:我们将应用数据处理与机器学习知识,完成一个推荐系统,同样的套路在 Amazon/淘宝/Yelp/大众点评/Netflix 中已经广泛应用,你同样可以掌握。
1. 学会利用历史用户评分数据去寻找和推荐商品
2. 学会利用隐语义模型去捕捉用户的倾向进行推荐
3. 学会针对用户的行为序列进行建模和推荐商品
课程时间
2017/06/26 - 08/06

课程定价
$1999
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常见问题
Q1:总共只有12节课,能学到什么程度呢?
本课程可以帮助学员搭建知识框架, 在项目实战过程中逐步提升能力,从而达到大型公司对应用能力的要求。最重要的是,培训项目可以满足主流公司的招聘要求。
Q2:没有基础可以报名吗?
本门课程需要统计、数据库和Python的相关知识,课程会对此进行介绍。但为保证学习效果,相关基础薄弱的学员,要尽早报名,在课程开始前进行预习,为正式的课程学习做好铺垫。
准备相对充裕的学习时间,比较理想的比例是:课后学习时长:直播时长 ≥ 4:1。
Q3:课程的主要知识点有哪些?
稀牛根据课程大纲进行了知识点的梳理,↓这样是不是更清楚了~
Q4:课程有哪些学习阶段?
1、预习阶段
报名后加入课程专属QQ群,获取预习材料,参与群内讨论与互动。
2、课程阶段
在线直播,讲师与学员实时互动。
课程方式:基础介绍+导师演示讲解+案例展示+微项目实战+结业项目。
3、回放复习
视频回放,反复学习。
错过直播,可以观看视频回放。视频可在一年内无限次观看。
Q5:错过课程直播怎么办?
希望每位学员都能按时上课,以便及时跟进课程进度, 在计划时间内达到最好的学习效果。
若是有非常特殊的原因错过了直播课程,可以观看视频回放。
记得及时补课哦!不然跟新的课程会有心理压力和学习压力的~
Q6:遇有问题到哪里提问?
课程报名等问题,可以联系客服Tina(微信ID:Tina_Xiniu)
报名后,课程内容的问题,可以在群内与其他学员互相探讨,或找助教答疑
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