你知道吗？科技行业并不是唯一一个年薪六位数的行业。
还有咨询行业（Consulting）！
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除了工资高，工作环境、文化和福利也都是“人间理想”。
在Glassdoor最理想的行业榜单中，就有12家咨询公司上榜，其中还包括位列榜首的贝恩咨询！
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更重要的是，由于咨询行业涉及面广泛，因此公司不会限制候选人的学位以及经验背景。
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也就是说，无论你是文科/商科/艺术类/理科，都可以考虑咨询行业！
因此，来Offer推出全新
【文商科管理和战略咨询背景提升课】
集结咨询行业精英师资
助你提升咨询求职实力
就在 美西时间5月15日 周三 7PM
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课程亮点
01
顶尖咨询行业导师真人授课 
授课老师均为美国名校毕业、并来自全球咨询行业顶尖公司。老师们深谙一线咨询公司面试重点，力求帮助学生达到最佳学习和求职效果。
02
50%理论课 + 50%实战课 

干货满满，超硬核知识点+案例相结合，高效培养咨询行业所看重的商业分析能力，提高大数据处理与分析能力，让每一位学员都成为能解决实际问题的咨询师。
✅10+咨询行业常用商业分析模型
✅6+经典商业案例解题思路精讲 
✅3+数据分析&AI场景化商业项目实践
✅20+咨询常用数理统计/商业分析理论
✅30+数据分析能力提升课
部分课程&项目介绍：
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纽约出租车数据与股市走向关系分析
随着计算机技术的提高，我们现在很容易从不相关的数据中挖掘出隐藏的信息。这里，我们将遵循相同的思路，分析研究纽约出租车和股市的关系。看似纷繁复杂的纽约交通是否隐藏着有趣的信息呢？
在大作业的实战中，同学们将会运用之前学习过的所有知识来合理探索数据，包括商业问题的数据化，提出合理问题，并对数据进行归纳整理，选择合理统计模型，验证猜想。
数据可视化与Tableau应用举例
“一图胜千言”。如何利用可视化来理解和沟通数据已经成为现代数据分析不可或缺的能力。
在本项目中， 我们将一起学习可视化的基本原理和最佳实践，用Tableau对其经典数据集Global Superstore Retail Data做探索性数据分析和汇报总结。
同时还会使用Matplotlib, Seaborn and Pandas实现Python数据可视化分析。
Fintech用户信用评级建模分析
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。在国外，P2P的鼻祖LendingClub，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。
本项目将利用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。
03
独家LMS学习系统 
 高效答疑平台 
我们提供来Offer独家LMS答疑平台、微信群等多种答疑方式，保证您能够得到及时有效的解答。课程更包括1v1模拟面试和简历修改等项目。
04
独家LaiTalent平台 
 强大内推资源网络 
来Offer内推系统LaiTalent整合老师和千余名校友的人脉资源，为同学求职提供强有力的内推支持。学员可使用专属内推平台LaiTalent， 获得优质资源。
（LaiTalent网站截屏）
常见问题答疑
Q: 什么背景的同学适合参加？
所有文商科（例如但不限于经济、金融、教育、市场、广告、心理和法律等专业）和理工科，有志于提升商业分析、战略管理背景，提高简历竞争力的同学。
Q: 课程大纲及时长？
课程总时长3个月，以下每个阶段约用时2周。
第一阶段
传统咨询经典数理统计知识与商业分析模型
第二阶段
AI/ML、云端部署、大数据处理与分析在不同商业领域的应用
第三阶段
数据分析以及人工智场景化商业项目实践（1-3个项目）
第四阶段
商业沟通与表达强化训练
第五阶段
案例分析模块化的解题思路
第六阶段
经典案例分析与简历辅导
Q: 什么时候开班？
美西时间5月15日 周三7PM
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