要说到2021年北美地区年薪丰厚、福利佳、H1B政策好的工作岗位有哪些，那数据科学家/分析师/工程师必是榜上有名！
（新闻来自Glassdoor)
据统计，目前已有多家公司的数据岗位平均年薪超过了10万+美金！甚至排名第一的公司数据岗年薪可达20万！这还不算各种其他公司福利和Bonus！
北美公司数据科学岗位薪资排行：
  1. Pinterst——平均年薪 $212,000

  2. Snap——平均年薪 $152,000
  3. Microsoft——平均年薪 $136,000
  4. Accenture——平均年薪 $107,000
  5. Oracle——平均年薪 $132,000

更令纽约地区小伙伴欣喜的是，多数上述公司在纽约都拥有分部！在疫情后期，这些公司也更加重视对数据科学的发展。据报道，有97%的雇佣者决定要在科技领域加大投入，以保证可以招聘到更多人才！
现在，北美春招在如火如荼的进行中，纽约地区数据科学家岗位也是数量愈发增多！
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与此同时根据多方新闻报道，疫情后期数据科学领域，将会以绝对积极的姿态领先！如果现在上岸数据岗，无论是在当下还是未来发展，都是绝佳选择！
机会虽多，春招Data岗上岸依旧难！
尽管机会变多了，但想要在2021年春招上岸数据岗还是颇具难度。疫情期所有公司都对人才在数量和质量上都有所提高，不少人都表示，公司很挑剔！
（素材来自Blind，版权归作者所有）
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1. Anomaly Detection 
数据异常检测与处理
电商业、Fintech业在疫情期间蓬勃发展，但在订单、业务增加的同时，业伴随着越来越多的欺诈风险和金钱损失。
如何在海量数据中有效的鉴别少量欺诈交易，降低损失，而维持较好的客户体验，是各大公司艰巨的挑战。
在本项目中，我们将一起分析处理某知名电商交易数据，通过系统的洞察数据中关联/模式，建立完整机器学习解决方案，基于数据给出切实可行的商业建议，最小化企业欺诈损失。
完成这个项目，将帮助你求职以下热门公司：
2. Fintech用户信用评级
建模分析与金融风险控制
数据挖掘和数据分析是互联网金融风险控制中最重要的一环。在大数据时代，银行和互联网金融公司在控制金融风险上进行了大量的投入。在过去的几年，大量的小型借贷，P2P公司所面临的金融风险成为了其成长的魔咒。但是在国外，P2P的鼻祖Lending Club，在国内，阿里金融都能够做到较好地控制小贷风险。这些公司通过海量庞杂的数据，建立完善的风险评估系统，对用户做好信用评级来降低自身风险。
本项目就是利用LendingClub的实际案例，帮助同学学习互联网金融公司及传统银行怎样通过分析，建模来融合多维，多来源的数据，区分正常用户和欺诈用户，降低贷款风险。
在项目结束后，同学可以独立完成数据的特征挖掘，能够自己动手开发基于机器学习的金融分析模型，能够熟练掌握各种分类算法，并且可以用业界数据解决任何互联网金融或银行的实际问题。
完成这个项目，将帮助你求职以下热门公司：
课程分track教学

与工业界接轨的project
一门课程，双倍资源！本期课程依旧采取“分track”教学，同学们可根据自己求职方向，选择自己喜欢的项目进行学习！
课程共分为4个阶段：
第一阶段: 机器学习理论+python编程基础
第二阶段: 概率与统计知识+python编程进阶
第三阶段: OA经典案例剖析与简历辅导
第四阶段: 选择BA/DA 或(和) DS/DE 分track学习
在前3个阶段，同学们将共同完成2个基础项目。
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在第4阶段，根据兴趣选择不同学习方向后，同学们将完成所选track的对应项目。
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除项目外，本期课程还有其他亮点：
30+节编程课，扎实你的面试能力！
针对各大公司技术面试日益变难的趋势，本课程的任课老师将教同学们面试最常见、业界最受用的编程知识和技能。
即使没有任何编程基础，老师也会带着同学们手把手从零开始写code。
课程将包含：
  • 30+节coding、算法与数据结构课程
  • 10+种数据分析、机器学习模型精讲
谷歌/麦肯锡师资团队做你后盾！
➤ Data Scientist/Data Engineer Track

授课团队由Google, Facebook, Airbnb等一线科技资深Data Scientist、Machine Learning Engineer组成。
➤ Business Analyst/Data Analyst Track
授课团队由毕业于顶尖商学院，并就职于McKinsey, Hortonworks等顶级科技/咨询公司的资深Data Analyst、Business Analyst组成。
免费1对1求职服务
参与课程的同学，都将获得由授课老师提供的1对1求职服务，包括：
➤ 1对1简历修改
➤ 1对1模拟面试

➤ LaiTalent等内推资源
一起来听听往期学员，
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