64.5%。
这是美国疾控中心(CDC)的最新报告：美国大约64.5%成年人打了至少一剂疫苗。
无论是Hybrid，WFH，WFA，还是完全回办公室，各大科技公司正肉眼可见的加大招聘力度。不少实习或者New Grad全职岗位的后面跟上了【2022】的字眼。
也就是说，要在秋招拼一波的同学，也就是你，现在就要行动起来了！
看亚麻招人的心情多么激动！
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尽管这些岗位在整个下半年都会陆续大量放出，但绝不意味着你可以等到9月份的Career Fair，到时多投几个简历，LinkedIn上多加几个校友，就能成功上岸。
尽管秋招看上去是8-11月份的事情，但那是出成果时候。那些3-5轮的面试就需要4-6周，等开学才做准备，你越往后会觉得更匆忙，手头的事情很多，脑子没想清楚就慌忙做出决定。
更不要说，你的简历和之前的经验有竞争力吗？从现在开始，规划策略、具体执行，每一步都不能有闪失。
那么，近几年北美市场需求增长最多的科技岗位是什么呢？
毫无疑问，Data Science是目前热度最高的职位：无论是从职位数量、求职者数量，还是薪资水平，都是非常积极的——Entry Level也可能有6位数年薪的行业。
Harvard Business Review认定的“21世纪最性感的职业”，
这是Entrepreneur杂志评选的
“美国最棒的工作”，
这是Glassdoor连续两年评分4.8/ 5的“最佳岗位”，
80%的业内人士觉得人手不够！
就差你来！
从2019年开始算，数据相关岗位的招聘量激增近46%。在美国，每年能赚$100,000 到$130,000。
越来越多的数据科学家将目光投向了，AI，人工智能。由于疫情影响，前年到去年之间，AI领域的招聘量增加了32%。年薪方面，美国的行情在$124,000到$150,000 之间。
那么，我们New Grad申请AI岗位需要了解什么？

  • 人工智能在工业界是如何运用的？
  • 你所认为的机器学习，只有Neural Network，神经网络，吗？
  • Deep Learning是怎么应用的？
  • NLP，自然语言处理，到底是什么？
  • Supervised或Unsupervised Learning，工业界怎样选择？
  • 。。。
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美西时间，7月8日，16:30PM

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【嘉宾】
Alan老师
  • 物理学博士，后从事机器学习在物理科学中的应用，特别是时间序列和信号处理。
  • 曾经参与过美国太空总署 NASA Marshall 研究中心的汽球和地面有关太空科学的实验工作。
  • 曾开发微软第一代XBOX对话文本分析，微软垃圾信件处理系统以及微软DynamicsCRM情感分析。
  • 现在工作中负责人工智能在时间序列(文字)上的产品（NLP）: 例如情感分析, 文字安全等。
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由物理学博士，Ex-NASA科学家，
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课时
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Week 1

7/15
免费试听
Fundamental Machine Learning
+Python, Python's Packages
Week 2
7/22
&25
Supervised Learning I
Week 3
7/29 &8/1

Supervised Learning II +Unsupervised Learning

Week 4

8/5&8

Deep Learning
小班直播，实时互动；

课程录像保留3周，随时回看复习；
所有资料、代码免费下载；
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