自疫苗大范围接种成功，天气回暖，疫情期的阴影正在大幅度退散！
全美各地也逐步重开了！
与此同时，各公司的业务和招聘计划也都正式开始！像是留学生非常喜爱的麦肯锡，就已经在全美范围内放出大量商业/数据分析师的实习岗！!
还有JPmorgan和Amazon两大厂，可能是疫情期业务增长的缘故，近期对数据科学类岗位的人才格外偏爱，再加上其他科技、金融公司的加持，这个暑假的岗位，可以说是非常爆棚了！
其他科技公司数据岗位：
（上下滑动查看）
想获得北美地区
最新数据岗职位汇总表？
扫码入群，即可免费领取！
如群已满 请添加微信laiofferhelper
上岸大厂数据岗，
秋招面试如何准备？
所有中美一线大厂的数据岗门槛都很高，无论是对于New Grad还是有经验的人士，想要在面试前就充分准备好，来自工业界的求职资源几乎是必不可少的重要条件！
（Blind论坛网友求职求助帖）
那么2021年数据岗求职趋势是什么？
如何足不出户了解大厂录取标准/准备面试？
Apple前机器学习工程师的讲座来了!
帮助你最高效了解数据岗求职必知
快扫码入群，免费参加直播！
如群已满 请添加微信laiofferhelper
为什么这场讲座，你不能错过？
免费参加! 苹果公司面试官教你上岸!

在这场讲座中，前苹果公司数据岗大牛—Logan老师将全面地为同学们讲解2021年数据岗北美求职知识，参加本次直播，你将可以了解到：
  • 不同背景的同学如何求职数据岗
  • 2021年北美Data岗招聘趋势有哪些

  • Data面试要掌握的技术栈和知识点

  • 科技公司的面试流程考点范例剖析
Logan老师：
  • 现任知名流媒体公司 Sr. Machine Learning Engineer、面试官
  • 曾任职Apple公司，专攻Fraud Detection
  • 具有丰富的行业阅历和求职经验
2021最强面试攻略和例题分析！
不能错过！
很多同学在求职数据岗时对面试流程和往年例题一无所知，在不认识任何业界人士，毫无资源的情况下十分抓瞎......
本次讲座，Logan老师将一一讲解2021年大厂面试秘籍以及往年例题分析，为你讲解思路，提供最优解！
(讲座例题讲解内容）
我是真的想上岸! 
但我一个面试都拿不到!
比起面试挂掉，还有的小伙伴表示自己：
理想很丰满，现实很骨感！
岗位再多，我也拿不到面试！
一些求职老手都知道，大厂的面试门槛很高。不管是针对即将毕业的应届毕业生和准备跳槽进大厂的求职者，只有出众的简历才能让他们有机会拿到面试。
那么，求职数据岗要如何修改简历？
什么样的简历才能入大厂的法眼？
让
Wish & eBay
数据科学主管告诉你吧！

如群已满 请添加微信laiofferhelper
除以上讲座外，现在入群
还可以参与到6大数据岗求职讲座！
免费席位有限，先到先得！
如群已满 请添加微信laiofferhelper
想拿到data岗位的offer？
👇👇👇

帮助上千留学生

拿到一线公司data岗offer的
来Offer【人工智能与数据科学强化课程】
6月21日，免费试听！
（点击上方图片，跳转至课程介绍）
无论你是想成为
商业分析师/数据科学家/人工智能工程师...
BA/DA 和 DS/DE 2大track分班教学
助你斩获让你满意的data岗offer
来看看往期学员的
辉煌“战绩”！
上下滑动查看
此为来Offer data班部分offer榜，
查看完整榜单，请登录www.laioffer.com
为帮助同学们冲刺秋招
👇 本期课程全面升级👇
近100节课 & 分班教学！
助你夯实基础，冲刺大厂！
文商科转专业、零基础同学的福利来啦！
为了更好的帮助基础薄弱的同学学习数据知识，本期课程我们在原先90节正式课的基础上，特别添加了8+节基础加强课。
入学后你将参与分班教学，如果你对：
贝叶斯定理
中心极限定理
最大似然估计
高斯分布
等数据岗基础知识的推导及应用还不太了解，那么本期的基础加强训练课将帮助你解决这些问题，建立好知识框架。让基础薄弱的同学在上正式课之前就夯实基础！
除以上问题以外，你还可以在基础加强课中学习到:
概率与统计基础知识及理论
机器学习理论基础
2021年数据岗招聘常见面试题
除此之外
为帮助同学们高效学习数据岗必会知识
本次课程结构全方位升级！
本期课程将以实战求职为导向，将数据岗求职重点知识进行浓缩整合，保障授课内容更加贴合实战面试考察内容，课程设置更加紧凑高效。
在课程中，来自工业界的资深导师将对面试中的常考/必考题进行更加深入地讲解。带你吃透重点知识的背后原理，掌握举一反三的能力，轻松应对面试中的变形题与高阶题。
更有本期亮点项目
助力毕业季求职
（上下滑动查看）
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：
除项目外，本期课程还有其他亮点：
一起来听听往期学员，
对来Offer Data课程的评价：
（上下滑动查看）
报名方式
添加来Offer课程顾问为好友

直接进行课程报名咨询
（或咨询任一已添加的顾问老师）
（市场推广）
继续阅读
阅读原文