2025年春招已經進入“終極衝刺”模式，想要大廠高薪offer的同學們，是時候加速衝刺了！機不可失，趕快行動起來🔥！
一線科技大廠例如TikTok現正開放多個數據實習崗位，面向2025年暑期實習申請，本科、碩士、博士在讀的小夥伴均可投遞！
還有
Amazon
近期開放的資料分析及商業分析全職崗位，要求具備
SQL
和
Python
等技能，感興趣的小夥伴可以抓緊投遞啦！
對於想要上岸資料崗的同學來說，大家應該怎麼高效利用時間，科學複習備戰呢？
上岸資料崗備戰清單📚：
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夯實資料相關的理論知識，包括機率與統計基礎、機器學習和Python入門知識等；
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深入學習資料分析專案，鍛鍊Case Study和動手能力；
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最佳化完善簡歷，訓練資料崗必備的面試真題和技巧。
對於有志拿到BA/DA offer的同學，如果你想在這個寒假，在矽谷和華爾街的導師們的帶領下，打牢資料知識理論基礎，同時深度接觸工業界熱門專案，為2025年的春招做準備：
來Offer
【人工智慧與資料科學強化課程】
🔥名師授課，乾貨滿滿🔥
美西時間 4月2日 週三 7PM
第一節課開啟試聽通道！
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10+實習級別專案，求職實戰為導向！
大廠導師全程指導，保姆級打造簡歷！
為了幫助同學們徹底擺脫“一面難求”的困境，能在求職路上事半功倍，本期課程將以實戰為導向，將有矽谷、華爾街的一線導師，手把手帶你完成10+個工業界專案，做完就能直接搬上簡歷！
課程前中期你將學習兩個基礎專案：
（上下滑動檢視專案詳情）
本專案以使用者銀行資料資訊為例，帶領學員應用多種監督學習模型(例如邏輯迴歸，隨機森林)對銀行使用者流失進行預測和分析。
同時，進一步分析影響流失的關鍵因素，為提高使用者留存做出更好的商業決策。
透過本專案，您將學到如何使用Pandas做資料探索、資料分析、資料預處理，以及如何透過Sklearn使用機器學習模型。
隨著網際網路的興起，使用者也越來越願意表達自己的想法。
在本專案中，我們會使用機器學習的方法來分析某知名電商的使用者評價資料，從文字中發現一些隱含資訊和內在聯絡，進而在未來使用這些資訊來幫助我們解決一些商業問題，如提高轉化率。
透過本專案，您可以掌握TFIDF、PCA、Python、K-means聚類演算法、自然語言處理等知識。
課程後期，同學們可以根據自己不同的求職興趣方向，選擇完成DS/DE或BA/DA track的對應專案。
時間允許、有能力的同學，也完全可以兩個track同時學習！
如果選擇DS/DE track，
🔽 你將學習 🔽
（上下滑動檢視專案詳情）
本專案以舊金山地區犯罪資料為例，帶領學員建立從資料採集、清洗、儲存、分析的一整套資料分析的工作流。
透過對於不同地區犯罪資料，天氣資料的分析和建模，建立可能的犯罪事件預測機制。
透過本專案，您能瞭解到Spark RDD、Spark SQL、OLAP、迴歸分析、Data Pipeline等資料科學家常用知識與工具。
推薦系統是網際網路公司的現金奶牛。Google、Netflix、Uber、Airbnb、Pinterest等公司都需要擁有推薦系統的設計與開發能力的人才。
本專案以Netflix電影資料為訓練資料，帶領學員掌握主流的推薦系統的演算法。
透過本專案，您能並熟練使用Spark Machine Learning Pipeline建立自己的協同過濾演算法，並部署推薦系統到生產型環境。
Google Gstore銷售預測與市場分析
Kaggle比賽是每一個DS/DA的鍊金石，能夠在Kaggle比賽中取得好的排名，是自我能力的最佳體現，也是公司判斷人才非常重要的標準。
在本期課程中，我們以Google Gstore銷售預測為範例，帶領同學們熟練運用業界常用的LGBM, PyTorch DeepModel來實現自己的演算法，幫助同學們熟悉Kaggle比賽中常用的打法，並且在Kaggle比賽中取得好的名次。
基於Auto-Encoder-Decoder的電影推薦
隨著深度學習技術的飛速發展，越來越多的網際網路公司開始在推薦系統中使用深度學習。相對於傳統的推薦系統，深度學習可以實現端到端的學習。
本專案以深度學習模型Auto-Encoder-Decoder網路為基礎，以Imdb電影資料為訓練資料，使用Tensorflow建立Auto-Encoder-decoder模型。透過模型提取使用者及電影特徵，最終實現電影的自動推薦。
時間序列（Time Series）是我們在日常生活和社會工作中十分常見的一種資料，它是透過將一系列時間點上的觀測值按等時間間隔測量來獲取的資料集合。
本專案以LSTM為基礎，以股票資料作為訓練資料，帶您透過TensorFlow，建立時間序列資料分析的深度學習模型。最終實現個股的伴隨時間的未來變化趨勢，以及對應的大盤指數的變化預測和分析。
如果選擇BA/DA track，
🔽 你將學習 🔽
（上下滑動檢視更多）
紐約出租車資料與股市走向關係分析
隨著計算機技術的提高，我們現在很容易從不相關的資料中挖掘出隱藏的資訊。這裡，我們將遵循相同的思路，分析研究紐約出租車和股市的關係。看似紛繁複雜的紐約交通是否隱藏著有趣的資訊呢？
在大作業的實戰中，同學們將會運用之前學習過的所有知識來合理探索資料，包括商業問題的資料化，提出合理問題，並對資料進行歸納整理，選擇合理統計模型，驗證猜想。
電子商務的發展已經如日中天。早在2017年，全球零售電子商務營業額達到了2.290萬億美元，約佔零售總額的10.1%。
在本專案中，同學會透過分析某知名電商網站銷量和產品資訊，系統化的學習個性化設計，新顧客吸引與鼓勵顧客再購物方法，商業推銷途徑最佳化，然後建立一個網頁產品銷量預測模型。
資料視覺化與Tableau應用舉例
“一圖勝千言”。如何利用視覺化來理解和溝通資料已經成為現代資料分析不可或缺的能力。
在本專案中， 我們將一起學習視覺化的基本原理和最佳實踐，用Tableau對其經典資料集Global Superstore Retail Data做探索性資料分析和彙報總結。
同時還會使用Matplotlib, Seaborn and Pandas實現Python資料視覺化分析。
電商業、Fintech業在疫情期間蓬勃發展，也伴隨著越來越多的欺詐風險和金錢損失。
因此如何在海量資料中有效的鑑別少量欺詐交易，降低損失，而維持較好的客戶體驗，是各大公司艱鉅的挑戰。
在本專案中，我們將一起分析處理某知名電商交易資料，透過系統的洞察資料中關聯/模式，建立完整機器學習解決方案，基於資料給出切實可行的商業建議，最小化企業欺詐損失。
資料探勘和資料分析是網際網路金融風險控制中最重要的一環。在國外，P2P的鼻祖LendingClub，在國內，阿里金融都能夠做到較好地控制小貸風險。
這些公司透過海量龐雜的資料，建立完善的風險評估系統，對使用者做好信用評級來降低自身風險。
本專案將利用LendingClub的實際案例，幫助同學學習網際網路金融公司及傳統銀行怎樣透過分析，建模來融合多維，多來源的資料，區分正常使用者和欺詐使用者，降低貸款風險。
除此之外，為了更好地幫助基礎薄弱的同學們掌握學習資料知識，本期課程數量仍是105+節，將繼續延續廣受好評的——
Python入門課 & 基礎加強課
以及專案輔導課
入學後你將參與分班教學，如果你對：
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Python基礎
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高斯分佈
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貝葉斯定理
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中心極限定理
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最大似然估計
等資料崗必備求職知識還不太瞭解，那麼本期的基礎加強訓練課將幫助你解決這些問題，建立好知識框架。讓基礎薄弱的同學在上正式課之前就夯實基礎！
你將可以在基礎加強課中學習到：
1
機率與統計基礎知識及理論
2
機器學習理論基礎
3
2025年資料崗招聘常見面試題
4
Python入門理論及專案(基本資料型別,列表,元組與字串, 函式,資料科學必備類庫等)
除此之外
課程還有4大亮點
01
30+節程式設計課-紮實你的面試能力!
針對各大公司技術面試日益變難的趨勢，本課程的任課老師將教同學們面試最常見、業界最受用的程式設計知識和技能。
即使沒有任何程式設計基礎，老師也會帶著同學們手把手從零開始寫Code。
此外，本課程還結合了矽谷一線公司面試特點，加入了大量的資料結構訓練、資料系統設計等內容，加強學生技術專業性。
課程將包含：
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30+節Coding、演算法與資料結構課程
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10+種資料分析、機器學習模型精講
02
分track教學-與工業界接軌的專案
一門課程，雙倍資源！本期課程依舊採取“分track”教學，同學們可根據自己求職方向，選擇自己喜歡的專案進行學習！
課程共分為4個階段：
1
機器學習理論+Python程式設計基礎
2
機率與統計知識+Python程式設計進階
3
OA經典案例剖析與簡歷輔導
4
選擇BA/DA或(和)DS/DE 分track學習
03
谷歌/麥肯錫師資團隊做你後盾!
Data Scientist/Data Engineer Track
授課團隊由Google, Meta, Airbnb等一線科技資深Data Scientist、Machine Learning Engineer組成。
Business Analyst/Data Analyst Track
04
免費1對1求職服務
參與課程的同學，都將獲得由授課老師提供的1對1求職服務，包括：
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1對1簡歷修改
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1對1模擬面試
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LaiTalent等內推資源
一起來聽聽往期學員，
對來Offer Data課程的評價：
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每週5節課，每節課2-3小時 共105+節
基礎加強+Python入門+專案輔導課 15+節
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