火遍全球的數(shù)據(jù)工程師/Machine Learning工程師，你與他們只差一個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目經(jīng)歷！

過(guò)去四十年，決定經(jīng)濟(jì)發(fā)展的是摩爾定律

而在未來(lái)二十年，真正改變經(jīng)濟(jì)發(fā)展的是大數(shù)據(jù)

因?yàn)閿?shù)據(jù)分析，就是傳說(shuō)中預(yù)知未來(lái)的超能力

所有的公司未來(lái)都會(huì)是數(shù)據(jù)公司

顯而易見(jiàn)

無(wú)論哪一個(gè)領(lǐng)域都會(huì)用到data science

在未來(lái)是極度供不應(yīng)求的工作

根據(jù)麥肯錫近期一項(xiàng)關(guān)于Big Data的報(bào)告

2018年，美國(guó)將面臨近200,000+數(shù)據(jù)人才的空缺

Data Engineer的必備技能

Data Hacking

要有獨(dú)立把數(shù)據(jù)化為己用的能力

可能會(huì)用到：

SQL

Python

Programming

Hadoop / parallel processing

這其中，SQL和Python是最基本的，你必須會(huì)用sql查詢數(shù)據(jù)、用Python快速寫程序分析數(shù)據(jù)。當(dāng)然，你的編程技術(shù)也不需要達(dá)到軟件工程師的水平，因?yàn)槟銓懙腸ode大多數(shù)只是一次性的、不會(huì)被復(fù)用，而且也只會(huì)被你或者個(gè)同事使用，并非放在網(wǎng)上讓無(wú)數(shù)人點(diǎn)擊，因此對(duì)程序質(zhì)量要求不高。

要想更深入的分析問(wèn)題

你可能還會(huì)用到：

Exploratory analysis skills

Optimization、Simulation

Machine Learning、Data Mining

Modeling

Problem Solving

你不光要理解what users say they want，你還需要真正的理解what they actually mean，轉(zhuǎn)化定義出一個(gè)可以用數(shù)據(jù)解決的問(wèn)題，然后選擇正確的分析工具，量化分析解決問(wèn)題。

Communication

數(shù)據(jù)科學(xué)家會(huì)跟公司的很多不同部門的人打交道，會(huì)比碼農(nóng)跟更有機(jī)會(huì)見(jiàn)到高層或者是 business領(lǐng)域的人。那你需要有較強(qiáng)的交流能力。你需要知道區(qū)分什么是問(wèn)題本質(zhì)、什么是技術(shù)細(xì)節(jié)，要有能力給上層領(lǐng)導(dǎo)講high level的分析和推薦，有能力給同事講解和defend你的技術(shù)細(xì)節(jié)，也就是”見(jiàn)什么人說(shuō)什么話”。

在成為data工作者的路上匍匐前進(jìn)

你與他們其實(shí)只差一個(gè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)!

基于項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)（project based實(shí)操）的零基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)，通過(guò)演練與講解如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)進(jìn)行體育比賽預(yù)測(cè)，房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)、B站彈幕情感分析以及游戲AI等相關(guān)熱點(diǎn)話題。學(xué)員們能夠基本掌握數(shù)據(jù)科學(xué)思維，獨(dú)立完成一定的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，助其獲得寶貴的實(shí)際操作能力，從而打開(kāi)數(shù)據(jù)科學(xué)的大門！

Python從入門到精通

數(shù)據(jù)工程師的5種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

6個(gè)必備算法

大數(shù)據(jù)標(biāo)配NumPy/SciPy Stack

構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

Deep Leanring

TensorFlow

明 星 導(dǎo) 師

M導(dǎo)師，高級(jí)軟件工程師，美國(guó)常春藤大學(xué)計(jì)算機(jī)碩士。擁有多年一線軟件工程師工作經(jīng)驗(yàn)，曾就職于Google等top-tier高科技公司，現(xiàn)任核心金融公司Desk Quant。精通數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，熟悉Python在高科技界和金融業(yè)的運(yùn)用，擅長(zhǎng)構(gòu)建基于Python的數(shù)據(jù)挖掘／機(jī)器學(xué)習(xí)／量化交易平臺(tái)。有豐富的面試經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)出“要點(diǎn)模式化”技術(shù)面試方法，使學(xué)生精準(zhǔn)抓住面試考查要點(diǎn)，在較短時(shí)間內(nèi)提高面試命中率，輔導(dǎo)學(xué)生多人拿到一流公司offer。

開(kāi) 課 時(shí) 間

第一節(jié)課

2018/2/10（周六） 美西時(shí)間7:00pm - 9:00pm

第二節(jié)課

2018/2/17（周六） 美西時(shí)間7:00pm - 9:00pm

第三節(jié)課

2018/2/18（周日） 美西時(shí)間7:00pm - 9:00pm

第四節(jié)課

2018/2/24（周六） 美西時(shí)間7:00pm - 9:00pm

錯(cuò)過(guò)直播不要怕，直播結(jié)束后會(huì)發(fā)出直播視頻回放。

課后會(huì)有項(xiàng)目和微信群刷題，幫你鞏固知識(shí)。

課 程 大 綱

第一節(jié)課

Python特性及應(yīng)用介紹

對(duì)Python進(jìn)行整體介紹和要點(diǎn)學(xué)習(xí)

掌握軟件開(kāi)發(fā)核心過(guò)程

介紹最新業(yè)界動(dòng)向和熱門領(lǐng)域發(fā)展方向

1. Python語(yǔ)言的特性和優(yōu)缺點(diǎn)分析

2. Python在高科技公司的應(yīng)用 (Uber, Pinterest, Facebook/Instagram etc)

3. Python在金融Quant業(yè)的應(yīng)用(大投行對(duì)沖基金FinTech etc)

4. 基于Python的大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)介紹

5. Python Demo 演示基本用法和重要的built-in functions/data structures

6. 程序調(diào)試debug和測(cè)試unit test

7. Python技巧和高級(jí)用法:迭代器(Iterators), 生成器(Generator), Decorators, Closure,

Regular Expressions, functional Programming

第二節(jié)課

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法學(xué)習(xí)

深入學(xué)習(xí)基于Python的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法

1. 基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) array, dictionary/hash table, tuples, sets, strings.

2. 棧(Stack),隊(duì)列(Queue), 鏈表(Linked Lists),二叉查找樹(shù)(Binary Search Tree),堆(Heap),圖(Graphs)

3. Customize data structures

4. 基本算法遞歸vs迭代, 分而治之, 搜索排序

5. 深度優(yōu)先搜索廣度優(yōu)先搜索貪婪算法動(dòng)態(tài)規(guī)劃

穿插面試真題實(shí)戰(zhàn)分析

第三節(jié)課

項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

基于Pandas 和 scikit-learn 對(duì)真實(shí)的體育比賽歷史，房?jī)r(jià)，B站彈幕情感等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘有趣的關(guān)系，構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)未來(lái)比賽，房?jī)r(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)。我們還會(huì)cover 數(shù)據(jù)分析中的圖像可視化方法和技巧。學(xué)員們能夠基本掌握數(shù)據(jù)科學(xué)思維，獨(dú)立完成一定的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，助其獲得寶貴的實(shí)際操作能力，從而打開(kāi)數(shù)據(jù)科學(xué)的大門！

技術(shù)簡(jiǎn)介：

numPy+Pandas tech stack ： 最熱門，最powerful的python 數(shù)據(jù)分析library, 通過(guò)本次project，學(xué)生將熟練掌握用pandas處理數(shù)據(jù)的各個(gè)步驟，對(duì)data pipeline有較為深刻的理解。

scikit-learn： 久經(jīng)考驗(yàn)并廣泛運(yùn)用于工業(yè)界的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。

matplotlib：經(jīng)典的python based圖像可視化library

第四節(jié)課

大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)案例分析

最火的大數(shù)據(jù)究竟指的是哪些技術(shù)？

1. 大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介

2. 科學(xué)計(jì)算標(biāo)配package: NumPy/SciPy Stack

3. 機(jī)器學(xué)習(xí)最熱門方向Deep Learning (AlphaGo運(yùn)用的算法)

4. 機(jī)器學(xué)習(xí)最熱門平臺(tái)TensorFlow (Google Brain)

5. 帶領(lǐng)學(xué)生完成一個(gè)project智能識(shí)別系統(tǒng)

• 基于Python machine learning framework

• 嘗試多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法(Logistic Regression, K-Nearest Neighbors, Support Vector Machines)用于智能圖像識(shí)別

• 掌握機(jī)器學(xué)習(xí)各個(gè)步驟:Data Loading, Data Visualization, training, evaluate models, make prediction, etc.

課 程 形 式

課程形式為線上視頻直播，每次課程可與導(dǎo)師互動(dòng)交流，每次課程只限20人報(bào)名，保證學(xué)習(xí)質(zhì)量。中國(guó)美國(guó)可同時(shí)觀看直播。每次課程結(jié)束將會(huì)給所有學(xué)員發(fā)送視頻鏈接，可反復(fù)觀看復(fù)習(xí)課上內(nèi)容。

學(xué) 員 戰(zhàn) 績(jī)

往期精品小班學(xué)員入職公司匯總

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報(bào)名后即可獲得價(jià)值$1200的全部工程專業(yè)的求職寶典！《獨(dú)家面經(jīng)和題庫(kù)》《美國(guó)就業(yè)手冊(cè)》《硅谷求職攻略》《工程求職寶典》等的求職材料和求職資源。

往 期 學(xué) 員 反 饋

更多精品小班課程預(yù)告

機(jī)械工程FEA強(qiáng)化訓(xùn)練營(yíng)

開(kāi)課時(shí)間：2018年3月 （具體時(shí)間請(qǐng)關(guān)注微信通知）

課程信息和預(yù)訂課程：進(jìn)入官網(wǎng)wendao.us，點(diǎn)擊“精英小班”

數(shù)據(jù)工程師SQL零基礎(chǔ)訓(xùn)練營(yíng)

開(kāi)課時(shí)間：2018年4月 （具體時(shí)間請(qǐng)關(guān)注微信通知）

課程信息和預(yù)訂課程：進(jìn)入官網(wǎng)wendao.us，點(diǎn)擊“精英小班”

CAE產(chǎn)品設(shè)計(jì)工業(yè)實(shí)例訓(xùn)練營(yíng)

開(kāi)課時(shí)間：2018年4月 （具體時(shí)間請(qǐng)關(guān)注微信通知）課程信息和預(yù)訂課程：進(jìn)入官網(wǎng)wendao.us，點(diǎn)擊“精英小班”

以上就是關(guān)于【火遍全球的數(shù)據(jù)工程師/Machine Learning工程師，你與他們只差一個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目經(jīng)歷！】的解答，如需了解學(xué)校/賽事/課程動(dòng)態(tài)，可至翰林教育官網(wǎng)獲取更多信息。

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