2012年被哈佛商业评论评为“21世纪最性感的工作”后，
“数据科学家”正在成为很多年轻人心目中最酷的工作：就职最前沿的科技公司、被各种猎头电话夺命call、 薪水高到秒杀同辈好友。
那么，数据科学家到底在做啥？
坊间这句广为流传的话从某种程度上说明你和数据科学家之间的距离：A datascientist is someone who is better at statistics than any software engineer andbetter at software engineering than any statistician. 
如果你了解一些统计知识、或者懂一点IT技术，那么，你离数据科学家可能只差这 6 周 的时间。
稀牛学院“数据科学家培养计划”招募中，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，不了解面试对编程能力的程度要求；
3.    实战经验少，解决问题思路不清晰，面试时简历和大脑一片空白;
那么，这次的课程绝对是为你量身打造！
讲师团队
474天的反复打磨, 精心备课, 只为不负期待.
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。 资深算法工程师，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。
Ryan
王牌讲师, UiiTech 创始人，原TypeScore 首席数据科学家，毕业于牛津大学计算机系，师从Freitas（GoogleDeepMind 的领军人物）伦敦金融创新实验室（InnovationLab）AI 构架、大数据 /ML/DL 应用核心研发工程师
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
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
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
Jack
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
我们为你提供
1、不落俗套的课程设计
不同于已有课程对知识点逻辑梳理的侧重，本门课程打破思维定式，对知识体系进行了精心设计。
2、云平台 
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。 云实验操作平台一键启动，免除安装烦恼。24*7在线可用，是真正丰富友好的操作实战平台。 
3、实战演练 
工业界案例演示与课程作业实战训练，快速查漏补缺、提升技术水平； 结业项目知识点覆盖全部章节，学以致用，项目成果可作为求职面试的加分项。 
4、专业的助教团队与规范的班级管理 
助教均为数据科学科学方向的学生或从业人员，具备全面的知识背景和优秀的辅导能力，以在线答疑、小组讨论的方式，帮助学员理解课程内容、完成作业与结业项目。 规范的班级管理制度，欢脱且严谨的学习气氛，坦诚的交流气氛，将志同道合的小伙伴们凝聚起来，并共同前行！ 
5、细致专业的就业资讯与辅导 
定期高质量就业讲座，了解行业实时第一手讯息；无限次简历修改，为你量身打造完美的“牛公司敲门砖”；模拟面试，了解面试的每一步；业界大咖带你飞，强大内推机会。 
6、学员奖学金制度
7、海量工作内推, 简历直达Hiring Manager. 
8、担保就业, 否则退款.  0风险上课, 解决你的后顾之忧. 
课程内容
一．基础夯实
• 条件概率贝叶斯
• p-value, significance, 期望方差
• 常见分布
• 大数定律中心极限定理
• 方差分析
• 假设检验
• 置信区间
• Type I/II errors
• t-test
• A/B testing
• Cross Validation
二．回归方程
• 线性回归
• 逻辑回归
• Over fit 
• Colinearity
• Residual 
• R Square
• ROC 
• AUC
• AIC, BIC
三． Decision Tree & Random Forest
• Bagging
• Boosting
四．TensorFlow
• Tensor与Flow的基础
• 使用Tensor 编程数学方法
五．SQL + Hive
• Join
• Select
• Group By
• Distinct 
• Insert 
• Hive 数据类型
• Hive Shell
六．数据结构与基本算法
• 数据结构
• 二叉
• 排序
• 递归
七、Case study
光说不练的都是流氓，我们用项目的方式，帮大家把所学的知识点串起来，学以致用。丰富的case study如下：
1）海量文本分析挖掘项目
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
        * ...
2）电商推荐系统
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。
    * 学会利用历史用户评分数据去寻找和推荐商品
    * 学会利用隐语义模型去捕捉用户的倾向进行推荐
    * 学会针对用户的行为序列进行建模和推荐商品
课程定价
总共6周, 每周2节课, 每节课2小时. 共24小时课 
上课时间是2017年6月26号 - 8月6号
标价: $2998 (6月15日之后恢复此价格)
早早鸟价格: $2398 (6月10日之前) 
早鸟价格: 2698 (6月15日之前) 
团购价 (三人以及三人以上) : $2498  
小班教学, 限招30人.
报名请加微信. 




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