摘要：在這個項目中我們以amazon review dataset 爲基礎，圍繞數據集通過對詞語切分（Tokenization），正則化（Normalization）以及詞幹化（stemming，lemmatization）等技術，構建多種機器學習的算法統計模型（如Logistic regression，naive bayes）以及深度學習的模型對處理好的數據進行訓練。以美國家喻戶曉的P2P借貸機構Lending Club 的公開數據爲基礎（從2011年的數據至今），分析其中超過百萬條數據的上百個特徵，對這些數據進行各種深度清理與整合，之後使用廣泛使用並且被證準確高效的機器學習模型（如隨機森林Random Forest，）對這些整理過後的數據進行訓練（train），驗證（validate）及預測（predict），從而達到從千萬條請求中挑選優質借貸款項。

在政策一天一個樣的美國求職市場上，大家的競爭壓力也越來越大。找工作再也不僅僅是畢業生需要考慮的事情了。越來越多的同學剛本科二三年級，或者研究生剛剛入學就已經開始準備豐富自己的專業技能。同時，也有很多已經開始自己 OPT 的同學也在更加努力的想要迅速找到適合自己的工作。

在這種大環境下，想必同學們也越來越瞭解Job Market 中最緊缺的職位有哪些 -- 如果你是數學、統計、計算機等專業，希望做數據分析工作；或者化學、物理、環境工程等專業希望轉行；數據科學家都是一條不錯的出路。

根據2019年1月Glassdoor的結果顯示，數據科學家平均起薪爲$104,406美元,而最高起薪約爲14萬美元。

而在 LinkedIn 中搜索關於數據科學家的崗位，近2萬3千個 Opening 中，有近 1/4 都是 Entry Level 的職位。

全美平均年薪$104,406起的數據科學家必須有出衆的編程技能，以及統計、概率、數學方面的知識，如此才能理解數據、選擇正確、實施、提升解決方案。此外，數據科學家需要經常向中高層管理者報告結果。這就需要出色的文字表達和公開演講技能。數據科學家須以一種簡單易懂，令人信服，充滿洞見的方式向聽衆展示數據、支持商業決斷。

數據應用學院 2019年5月期

數據科學家求職訓練營

開營時間：2019年5月25日

美西5月10日11：59pm之前報名立享受

直減1000美金優惠！！

名額有限！！

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數據應用學院最可愛的小姐姐！！

如何報名？

Option 1

Option 3 直接登陸官網

https://www.dataapplab.com/course/dscn/

Option 4諮詢電話 / Email

1-800-485-7918

[email protected]

暑期大禮包優惠不與任何其他優惠疊加哦~

超強導師團隊

學生就業導師 Jason Geng

資深全棧數據科學家，數據科學協會（ideassn.org）執行主席，南加州大學（USC）客座講師，曾在Symantec工作8年，擔任大數據安全、數據科學教育專家

(在課程中介紹數據應用入門，Spark 機器學習庫，圖形數據庫)

Mentor Feng

現任 Bank of America 工程 VP，The University of Texas 計算機博士 (在課程中介紹計算機數據結構和算法)

Mentor Peter

現任LinkedIn資深數據科學家，Duke University 物理博士

(介紹在數據科學領域中如何數據處理和機器學習如何操作及部署)

Mentor David

現任Ebay數據科學家，The University of California at Riverside 化工博士

(在課程中介紹數據處理以及如何做A/B 測試)

Mentor Kenan

現任 Data Application Lab 數據科學家， Louisiana State University 環境科學博士

(深度講解各個機器學習背後的數學原理與過程)

Mentor James

現任 Microsoft 數據科學家，Purdue University 統計學博士

(介紹在數據科學中的統計學基礎知識和背景)

Mentor David

現任 Discover 數據科學家，Purdue University 化工博士

(對金融和工業有很深的見解)

Mentor Kai

現任 CapitalOne 數據分析部經理，資深數據科學家

(數據預處理中的一些技術和方法)

輝煌歷史

1. 學員就業

從2015年開始，數據應用學院畢業營員已覆蓋中美100餘家企業，橫跨IT, 金融，醫療，社交，遊戲娛樂，電商，地產，產品製造等8大行業。

2. Kaggle競賽金榜題名

2016年8月，數據應用學院學員在無數個晝夜的連續奮戰下，成功奪取第一塊Kaggle競賽金牌！至今爲止，數據應用學院已在Kaggle競賽中獲取1枚金牌，4枚銀牌，11枚銅牌，與北美Data Camp第一陣營Insight, Data Incubator, Galvanize, NYC Data Academy等旗鼓相當。

3. 北美業界認可

2016年10月，數據應用學院被北美科技媒體TechBeacon評爲北美Top Data Camp, 與老牌勁旅Data Incubator，Galvanize等齊名！2018年，我們又被CIO網站（cio.com) 評爲最佳Data Science Bootcamp！

4. 廣泛合作

數據應用學院(Data Application Lab)與IDEAS (International Data Engineering and Science Association) 聯合舉辦“南加數據科學大會”、“達拉斯數據論壇”以及“芝加哥數據論壇”，"MIT區塊鏈大會"，“哈佛人工智能，大數據與區塊鏈大會”，“紐約區塊鏈領導力峯會”，“芝加哥人工智能與數據大會”；與NVIDIA，METIS，洛杉磯市政府，南加州大學等建立緊密合作關係，共同推進數據科學的產業應用與人才服務。

數

據

科

學

家

如果你想要紮實數據科學的基礎，提升數據科學的建模能力，想要學習高效算法，請老師講解最厲害的面試題，這一次機會你不能放棄了，數據科學家訓練營動力起航，我們給你最完備的教學計劃。

美西5月10日11：59pm之前報名立享受

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課程週期：16周

課程形式：

Online Webinar

直播課堂 實時互動

提供 video 回看複習整理

課程時間：

Lecute：

Saturday & Sunday 17:00 - 19:00 PT

Homework:

Saturday 15:00 - 16:30 PT

Interview Class:

Saturday: 13:00 - 15:00 PT

TA Office Hour：

Wednesday 17:00 – 19:00 PT

Friday 15:00 – 17:00 PT

Week	Main Topic
Week 1	Introduction to Data Application Basic Linux Operation Analytics Foundation
Week 2	Project 1 Statistical Foundations Data Processing (SQL) Machine Learning Ecosystem
Week 3	Project 2 Machine Learning Algorithm 1 CS Algorithm (Python) 1 Supervised Learning 1
Week 4	Project 3 Machine Learning Algorithm 2 CS Algorithm (Python) 2 Supervised Learning 2
Week 5	DS Interview Class 1 Project 4 - Kaggle Demo 1 Data Visualization Advanced Visualization A/B Testing
Week 6	DS Interview Class 2 Project 5 - Data Viz Data Processing & Data Frame Spark SQL Unsupervised Learning 1
Week 7	DS Interview Class 3 Project 6 - Kaggle Demo 2 Deep Learning Unsupervised Learning 2
Week 8	Project 7 - PySpark Machine Learning
Week 8 - 10	Kaggle 1 Kaggle 2 Kaggle 3
Week 11 - 13	Capstone Project 1 - FinTech
Week 14 - 16	Capstone Project 2 - Recommendation System
Week 13 - 16	Capstone Project 3 - NLP

如何報名？

Option 1

Option 3 直接登陸官網

https://www.dataapplab.com/course/dscn/

Option 4諮詢電話 / Email

1-800-485-7918

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1. 充實簡歷的實習項目

本期三大實戰項目，包涵廣泛應用於業界的Fintech風控，NLP商品評論分析，遊戲廣告推薦系統，大大提升個人簡歷競爭力！點我點我點我，看Project 全紀實！

a. FinTech（Financial Technology） Project （必修）

通常情況下，Lending Club (美國P2P借款機構)中包含了成百上千的貸款項目，讓投資人難以進行選擇。在我們的FinTech項目中，我們會使用過去所學的知識來設計一款產品，通過機器學習技術幫助投資人在Lending Club中確定最優項目來進行投資。當新的貸款項目進入平臺後，我們的產品會自動分析項目的各項指標，從而篩選出最佳的投資項目。我們還會設計簡單的產品展示頁面，實現產品與用戶操作上的交互功能。

以美國家喻戶曉的P2P借貸機構Lending Club 的公開數據爲基礎（從2011年的數據至今），分析其中超過百萬條數據的上百個特徵，對這些數據進行各種深度清理與整合，之後使用廣泛使用並且被證準確高效的機器學習模型（如隨機森林Random Forest，）對這些整理過後的數據進行訓練（train），驗證（validate）及預測（predict），從而達到從千萬條請求中挑選優質借貸款項。此項目在實際的商業情境下，以真實產品需求爲背景，爲投資人提供高效的分析結果，指導智慧投資。爲同學們添加堅實的模擬實戰經驗。

· 230,000+條海量數據的處理和100+數據特徵的篩選

· 通過Gradient Boosted Regression Trees (GBRT) 算法構建機器學習模型

· 實現Lending Club平臺下最佳投資項目的選擇

· 網頁用戶交互界面設計與產品展示

b. NLP (natural Language Processing) Project （必修）

人們在購物平臺上購買某種商品時，通常會閱讀其他購買人的評論得知評價者對於商品的評價是好評還是差評，然而如何通過機器的自然語言識別自動識別一段文字的情感評價？在我們的NLP項目中，我們會通過結合不同的機器學習算法設計一項產品來幫助我們實現這一功能。我們不僅僅可以實現對評論的情感評價，同時也會對其中的關鍵詞進行高亮，並且通過簡單的展示頁面實現產品與用戶操作上的交互。

在這個項目中我們以amazon review dataset 爲基礎，圍繞數據集通過對詞語切分（Tokenization），正則化（Normalization）以及詞幹化（stemming，lemmatization）等技術，構建多種機器學習的算法統計模型（如Logistic regression，naive bayes）以及深度學習的模型對處理好的數據進行訓練。最終我們會使用模型對一個輸入語句進行情感極性的分析和預測並通過構建Flask 應用對整體項目進行展示。通過分析用戶對產品的評價的情感極性，發掘潛在的購買意願及商業價值。

· 提取Amazon Kindle review dataset作爲模型訓練數據庫

· NLP處理流程的進階學習與掌握

· 多種機器學習算法的對比與評價(Logistic Regression, Support Vector Machine and Perceptron etc.)

· 實現對評論的情感評價與關鍵詞提取

· 網頁用戶交互界面設計與產品展示

c. Game Recoomendation System Project（必修）

推薦系統近幾年發展十分火熱，幾乎所有的電子商務、社交網絡、購物平臺等都在不同程度上使用的各種各樣的推薦系統，在遊戲平臺中，推薦系統也是不可缺少的部分。在我們的遊戲推薦系統項目中，我們會基於Steam平臺，對用戶過去的行爲信息進行分析，基於遊戲的受歡迎程度設計推薦系統，爲用戶進行遊戲推薦。用戶同時也可以通過選擇感興趣的類別對結果進行過濾，對推薦結果進行進一步優化。

通過steam遊戲平臺作爲背景，實戰python多線程爬蟲抓取海量真實數據，並以此爲例圍繞用戶遊戲歷史提出產品化的問題，從而開發“私人化”個性化的解決方案。學習如何處理抓取後的大量JSON，HTML等數據，以及數據清洗，數據挖掘，數據存儲，從而建立並代碼實現完整的推薦系統的建立。推薦算法使用Spark基礎下的，Popularity-based, Content-based，Collaborative filtering等對我們的數據進行訓練和預測。最終通過搭建一個完整的交互式的網頁應用構架展示並且來爲用戶推薦基於不同模型下的個性化“猜你喜歡”的解決方案。

· 實現對用戶的遊戲推薦功能

· 網頁用戶交互界面設計與產品展示

2. 教學期內容覆蓋面是高頻題庫與業界發展潮流

根據數百位學員的面試情況，結合跟企業合作的交流結果，我們及時更新教學內容，既覆蓋面試環節的基礎知識點，又增添緊跟業界應用發展的熱點話題，保證學員所花時間物有所值，事半功倍。

3. Kaggle 實戰競賽指導

Kaggle 中將新增訓練(不限於) Keras, Theano, PySpark, XGBoost 等工具。

Kaggle 競賽實戰輔導會選擇當月正在進行的Kaggle 題目，指導大家參與real 競賽。有價值的舊題則會以作業的形式出現在教學期，並會由我們統一評講。

點我點我點我，看最詳細的Kaggle 介紹。

4. 專業求職面試輔導

數據應用學院爲你準備了無限次求職規劃輔導 + 內推。除此之外，我們堅信每一個學員都有自己特殊的情況需要我們個性化的服務，所以我們準備了以下配套輔導：1. 免費簡歷一對一修改；2. 免費一對一模擬面試（Onsite）；3. 超值大牛老師職業輔導課

5. 校友 Club

數據應用學院校友將終生享受免費內推信息與內推服務，並充分利用校友資源進行相互內推。每期訓練營結束後，對於不同求職需求的同學提供專業性服務。

如何報名？

Option 1 掃描左側二維碼添加小姐姐/本文留言/後臺留言進行個性化諮詢&簡歷測評

Option 3 直接登陸官網

https://www.dataapplab.com/course/dscn/

Option 4 諮詢電話 / Email

1-800-485-7918

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