人工智能与数据科学强化课程
3月21日，强势开班！
当今IT届最火热的职位应该非数据科学岗位（Data Science）莫属了。
据预测，未来3年企业对Data类岗位需求量将猛增28%。
在薪资上，Data岗位平均年收入超过8万美元。其中，多个数据科学岗位平均年收入超过11万美元。
如果你也对数据类职业感兴趣，那你就千万不能错过 —— 3月21日的【人工智能与数据科学课程】免费试听课！
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来Offer人工智能与数据科学课程，内容涵盖算法编程、模型公式和项目实践三大方面。
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拿到数据科学岗位的offer！
来Offer审时度势、与时俱进，
不断进化的课程设置！
本期看点
▣2个大track，分班教学
本期Data课，学生可根据自己的职业目标，选择 Business Analyst Track或者Data Scientist Track。
两个Track的前43节课程内容相同，后18节课分Track分班教学，满足不同学员的求职需求。
▣30+节python算法coding课
根据Data Science行业对编程面试的要求，对学员进行针对性辅导，让零基础的同学也能在短时间内系统攻克数据岗位算法面试。
▣新增6节Data Lab课
精讲工业界最热门的数据系统设计案例。
内容包括E-commerce ads system design, Time series analysis, fraud detection, ETL data pipeline design, Image search engine via deep learning 等。
▣因材施教, 个性化教学
入学后摸底考试, 根据基础水平分track教学。
为保证学员学习质量，课程将安排多次exam和quiz，并在测试后，由主力教师1对1给学生打电话，进行code review，分析错误原因，从根本上提高学生能力。
▣不限次数1对1改简历
▣ 不限次数1对1模拟面试
课程简介
课程由经验丰富的硅谷资深数据科学家和机器学习工程师进行授课和答疑，通过案例驱动的方式讲解10余种常见的机器学习模型。
从编程能力、模型理解、项目经验三个角度提升您的综合技术实力。
具体实践项目包括用户粘性分析，文本聚类，Spark程序开发等多个数据科学领域的热门问题。
课程以数据科学岗位面试特点为指导方针，加入Python编程与数据结构训练专题和数据系统设计专题等内容，帮助学员成功收获offer。
培训目标
从编程能力, 模型理解, 项目经验三个角度全方位提升学生的综合能力。
课程结合硅谷一线公司面试特点，加入了大量的Python编程与数据结构训练专题和数据系统设计专题等内容，加强学生技术专业性。
学员背景
对数据科学方向、数据分析师方向感兴趣的不同专业背景的同学, 包括对Machine Learning方向感兴趣的CS专业同学, 以及申请Data Scientist, Data Analyst方向的EE, 统计, 经济专业的同学。
课程时长
共15周，60+节课程
前9周每周5节课, 后6周每周3节课
每节课2-3小时
课程优惠
early bird
不试听直接报名

立减300刀
两名或者以上同学组队团购
优惠300刀
注：优惠不可以叠加使用。
课程优势
1
因材施教, 分Track教学
本期课程从第43节课开始，将分为 Data Scientist （数据科学家）和 Business Analyst （商业数据分析师方向）两个Track分班教学。
学生可根据自己的职业需求和目标，选择最适合自己的职业规划。
【数据科学家】Track看点：
  • 60+节课程涵盖数据科学行业所有重要考点：coding、模型、统计与概率论、big data system、deep learning
  • 紧跟工业界前沿趋势，手把手教学生做4+个machine learning projects，充实简历。
  • 模拟面试课程，解密数据科学岗位case study面试套路。
  • Apache Spark：由Apache Spark开源社区核心开发工程师亲自授课，带你深入了解分布式机器学习系统的设计框架和经典代码，Project包括: 在线广告推荐系统设计。
  • Tensorflow：硅谷一线公司Tensorflow research engineer亲自授课，从具体的代码入手精讲CNN、RNN等经典深度学习知识，Project包括：文本翻译, 复杂场景下的图像识别等等。
【商业数据分析师方向】Track看点：
  • 针对BA类岗位特性，设置一系列商业软实力课程。
  • 任课老师拥有多年BA经验，行业覆盖IT，金融，能源，咨询等多个方面。从各种商业领域归纳总结出BA工作的共通技能和面试考点。
  • 针对市场上BA的招聘要求，重点加强data manipulation和visualization的训练。
  • 共享DS课程，让同学的工作机会横向大大拓宽。
2
面试痛点, 逐个攻破
在当今的求职市场上，同学对数据科学岗位的困惑，总结来说有三点：
“编程基础弱，不了解面试对编程能力的要求”
“模型公式很多，不知如何备考”
“没有项目经验，简历空白，拿不到面试”。
人工智能与数据科学强化班依托几年来积累的丰富教学经验，从编程能力, 模型理解, 项目经验三个方面进行培训，全方位地提高学生的动手能力和数据科学思维能力：
20余节数据结构、算法与编程课程
10余种数据分析与机器学习模型精讲
超过4个机器学习项目实战训练
此外，本期课程还新增了：
10余节advanced projects课程
深入剖析Apache Spark和Deep Learning原理和应用实例
机器学习模拟面试课程
解密数据科学岗位case study面试套路
3
强化基础, 模拟实战
人工智能与数据科学强化班的课程内容非常丰富，基本涵盖了机器学习领域的所有重要知识点，也涉及到很多工业界最新的前沿技术。
在基础知识方面，我们会深入剖析10多个常用的数据分析模型及其变种，用最直白的语言讲授公式背后蕴含的直观理解，并利用硅谷一线公司的面试真题进行实战讲解。
  • 在案例实践方面，我们选择的是目前最热门的两个数据分析问题：用户粘性预测以及文本语义分析聚类。此外，课程还会介绍当前最火热的大数据平台Apache Spark，深度学习框架TensorFlow, 以及相关应用实例，手把手教会学生在分布式系统上开发数据分析应用程序。
4
名师授课, 专项辅导
人工智能与数据科学强化班的教师团队由具有多年硅谷大公司及创业公司经验的资深数据科学家和机器学习工程师组成。教师授课经验丰富，有能力将各种复杂的模型讲得透彻明晰，即使是零基础的同学都能够熟练掌握，举一反三，一直以来都深受同学们的好评。
课程结束后会由授课教师为每一名学生做一对一的简历修改辅导和Mock Interview, 并通过来Offer强大的内推团队为学生提供Job referral。
课程大纲
（上下滑动查看完整课程大纲）
第1周
  • Introduction of Data Science
  • Linear Regression + ML Background/Target Quiz
  • Logistic Regression
第2周
  • [Coding] Python Basics 1 variable and syntax    
  • Nonlinear Models I    
  • [Coding] Python Basics 2 function and class    
  • [Coding] Python Basics 3 base data structure    
  • Model Evaluation    
第3周
  • [Coding] Python Binary Search 
  • Nonlinear Models II    
  • [Coding] Python Array and Sorting  
  • [Coding] Python Practice    
  • Feature Selection    
第4周
  • [Coding] Python LinkedList and Recursion I    
  • Unsupervised Learning I    
  • [Coding] Python LinkedList & Recrusion I cont    
  • [Coding] Python Practice    
  • Unsupervised Learning II    
第5周
  • [Coding] Exam 1    
  • Hypothesis Testing I    
  • [Coding] Python Queue and Stack    
  • [Coding] Python Binary Tree    
  • Hypothesis Testing II    
第6周
  • [Coding] Recursion II - recursion on tree    
  • SQL I    
  • [Coding] Python Practice    
  • [Coding] Python Binary Search Tree
  • SQL II    
第7周
  • [Coding] Python Heap    
  • A/B testing    
  • [Coding] Python Hashtable    
  • [Coding] Python Practice    
  • Conditional Probablity & Bayes rule    
第8周
  • [Coding] String I    
  • Data Analysis Lab - Lending Club data project    
  • [Coding] Recursion III DFS    
  • [Coding] Exam 2    
  • Data Analysis Lab - Time series     
第9周
  • [Coding] Recursion III DFS cont 
  • Data Analysis Lab - Fraud Detection    
  • [Coding] Python Practice    
  • [Coding] Probability, Sampling, Randomization    
  • Data Analysis Lab - E-commerce system design    
第10周 
  • BA Track
    • Data visualization    

    • Introduction to Tableau    
    • [Coding-for-BA]  Queue, Stack    
  • DS Track    
    • ML Advanced Topics I - Model Implementation    
    • ML Advanced Topics II - Gradient Boosting Machine    
    • Apache Spark I    
    • [Coding] Advanced Tree (complete tree, segment tree, trie tree)    
第11周
  • BA Track
    • Data visualization in Python    
    • Data manipulation in Python    
    • BA communication 1    
    • [Coding-for-BA]  HashTable    
  • DS Track
    • Apache Spark II    
    • Apache Spark III    
    • Apache Spark IV    
    • [Coding] Graph Search Algorithm    
第12周
  • BA Track
    • BA communication 2    
    • Business sense 1    
    • Business sense 2    
    • [Coding-for-BA]   String practice    
  • DS Track
    • Apache Spark V    
    • Apache Spark VI    
    • Deep Learning I    
    • [Coding] Graph Search Algorithm Cont    
第13周
  • BA Track
    • BA case study 1    
    • BA case study 2    
    • BA case study 3    
    • [Coding-for-BA]  String practice    
  • DS Track
    • Deep Learning II    
    • Deep Learning III    
    • Deep Learning IV    
    • [Coding] Python practice II: mock interviews    
第14周
  • BA Track
    • BA Mock Interview
  • DS Track
    • Data Analysis Lab - Data Pipeline Workflow    
    • Machine Learning Mock interview Case study    
培养计划
学员评价
“Data课对我的帮助很多。首先是对模型的理解，让我从模模糊糊一知半解到侃侃而谈，在讲logistic regression时，通过MLE推导出loss function，在之后的面试过程中屡试不爽。对机器学习设计问题的理解，在老师的带领下不断强化end-to-end的workflow，让我面对开放式问题的时候，可以实现自己的“套路”。感谢老师不断的照顾，让我在求职路上不孤独。“
-J. Ma, Microsoft
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