曾经多少何时,会计依然留学生最热点专科之一。考上挂号会计师,就仿佛端上了铁饭碗。
然而谁曾经想,这个铁饭碗一经这么没有壮实了...
短期,《哈佛商业指摘》宣布了一篇文章,预计说他日95%的会计师都会闲散!
这句话可没有是危言耸听,早正在2017年就有各人预言会计是“被庖代率最高”的行状,。停止到2022,四大会计事情所一经正在招人政策上乐成转型:“要任用更普遍据迷信家以及数据工程师,把资金更多地参预到AI上。”
还有这些行业,危!!
除了会计之外,还有良多文商科行业人材,十分须要正在他日转型,这个中席卷:
与此同时,像数据迷信家、软件工程师等科技行业类岗亭却繁华蒸蒸日上,正在金融、磋商、科技、传统等多个行业都机缘更多、薪资丰饶,抗告急才略也更强。
例如正在科技公司做数据迷信家、软件工程师,平衡年薪已达13+万美元。可见公司给科技岗人材的付出,大大挤压了其他传统岗亭。
那么文商科人材若何转型?
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本 期 亮 点
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为了帮忙同窗们彻底脱节“部分难求”的窘境,能正在求职路上事半功倍,本期课程将以实战为导向,将有硅谷、华尔街的一线导师,手把手带你告竣10+个工业界项目,做完就能直接搬上简历!
10+优质项目有哪些
课程前中期你将练习两个根底项目:
银行用户预计与分解
本项目以用户银行数据信息为例,带领学员利用多种监视练习模子(比如逻辑返回,随机森林)对于银行用户流失施行预计以及分解。
同时,进一步分解作用流失的枢纽因素,为进步用户存储做出更好的商业决议。
经过本项目,您将学到若何利用Pandas做数据研究、数据分解、数据预处置,和若何经过Sklearn利用呆板练习模子。
电商平台用户评介分解
随着互联网的兴盛,用户也越来越承诺表达自身的设法。
正在本项目中,咱们会利用呆板练习的方式来分解某有名电商的用户评介数据,从文本中发明一些隐含信息以及外在关连,进而正在他日利用这些信息来帮忙咱们束缚一些商业课题,如进步转化率。
经过本项目,您也许掌握TFIDF、PCA、Python、K-means聚类算法、当然语言处置等学识。
课程前期,同窗们也许根据自身分歧的求职趣味方向,挑选告竣DS/DE 或 BA/DA track的对于应项目。
时光禁止、有才略的同窗,也全面也许两个track同时练习!
假设挑选DS/DE track,你将练习:
旧金山不法数据分解以及预警
本项目以旧金平地区不法数据为例,带领学员建立从数据收罗、荡涤、保存、分解的一整套数据分解的处事流。
经过对付分歧地带不法数据,气象数据的分解以及建模,建立大概的不法事宜预计体制。
经过本项目,您能领会到Spark RDD、Spark SQL、OLAP、返回分解、Data Pipeline等数据迷信家常用学识与器械。
Netflix影戏数据分解以及引荐系统
引荐系统是互联网公司的现金奶牛。Google、Netflix、Uber、Airbnb、Pinterest等公司都须要拥有引荐系统的妄图与开垦才略的人材。
本项目以Netflix影戏数据为锻炼数据,带领学员掌握主流的引荐系统的算法。
经过本项目,您能并老练利用Spark Machine Learning Pipeline建立自身的合资过滤算法,并摆设引荐系统到损耗型境况。
Google Gstore出售预计
与墟市分解
Kaggle比赛是每一个DS/DA的炼金石,恐怕正在Kaggle比赛中博得好的排名,是自我才略的最好表示,也是公司判别人材很是主要的规范。
正在本期课程中,咱们以Google Gstore出售预计为表率,带领同窗们老练应用业界常用的LGBM, PyTorch DeepModel来完结自身的算法,帮忙同窗们纯熟Kaggle比赛中常用的打法,并且正在Kaggle比赛中博得好的名次。
基于Auto-Encoder-Decoder
的影戏引荐
随着深度练习本领的飞速繁华,越来越多的互联网公司结束正在引荐系统中利用深度练习。
本项目以深度练习模子Auto-Encoder-Decoder收集为根底,以IMDB影戏数据为锻炼数据,利用TensorFlow建立Auto-Encoder-Decoder模子。经过模子提取用户及影戏性格,最终完结影戏的主动引荐。
基于LSTM的股票大盘指数预计
时光序列(Time Series)是咱们正在凡是糊口以及社会处事中十分常见的一种数据,它是经过将一系列时光点上的观察值按等时光隔断测量来猎取的数据集中。
本项目以LSTM为根底,以股票数据算作锻炼数据,带您经过TensorFlow,建立即间序列数据分解的深度练习模子。最终完结个股的陪同时光的他日改变趋势,和对于应的大盘指数的改变预计以及分解。
假设挑选BA/DA track,你将练习:
纽约出租车数据
与股市走向联系分解
随着算计机本领的进步,咱们而今很轻易从没有相干的数据中开采出潜伏的信息。这边,咱们将遵守不异的思路,分解争论纽约出租车以及股市的联系。看似纷纷繁复的纽约交通是否潜伏着乐趣的信息呢?
正在高文业的实战中,同窗们将会应用以前练习过的一切学识来正当研究数据,席卷商业课题的数据化,提出正当课题,并对于数据施行总结整顿,挑选正当统计模子,验证料想。
E-Commerce营销政策优化
电子商务的繁华一经如日中天。早正在2017年,寰球批发电子商务交易额到达了2.290万亿美元,约占批发总数的10.1%。
正在本项目中,同窗会经过分解某有名电商网站销量以及产物信息,系统化的练习特性化妄图,新主顾排斥与激动主顾再购物方式,商业推销路子优化,然后建立一个网页产物销量预计模子。
数据可视化
与Tableau利用举例
“一图胜千言”。若何运用可视化来领会以及沟通数据一经成为今生数据分解弗成或缺的才略。
正在本项目中, 咱们将一统练习可视化的根底原理以及最好尝试,用Tableau对于其典范数据集Global Superstore Retail Data做研究性数据分解以及汇报归纳。
同时还会利用Matplotlib, Seaborn and Pandas完结Python数据可视化分解。
数据极度检测与处置
电商业、Fintech业正在疫情时期兴旺繁华,也陪同着越来越多的哄骗告急以及金钱亏空。
所以若何正在海量数据中无效的区别少许哄骗买卖,升高亏空,而维持较好的客户感受,是各大公司艰巨的寻衅。
正在本项目中,咱们将一统分解处置某有名电商买卖数据,经过系统的洞悉数据中有关/模式,建立齐全呆板练习束缚规划,基于数据给出实在可行的商业提议,最小化企业哄骗亏空。
Fintech用户诺言评级建模分解
数据开采以及数据分解是互联网金融告急掌握中最主要的一环。正在海外,P2P的鼻祖Lending Club,正在海内,阿里金融都恐怕做到较好地掌握小贷告急。
这些公司经过海量错杂的数据,建立完满的告急评估系统,对于用户做好诺言评级来升高自身告急。
本项目将运用LendingClub的理论案例,帮忙同窗练习互联网金融公司及传统银行何如经过分解,建模来混合***,多起因的数据,识别一般用户以及哄骗用户,升高贷款告急。
除此之外,为了更好地帮忙根底衰老的同窗们掌握练习数据学识,恐怕更好地正在秋招中求职,本期课程数目仍是105+节,将连续持续广受好评的——
Python初学课 根底强化课
和项目指引课
退学后你将到场分班熏陶,假设你对于:Python根底、
高斯散布、贝叶斯定理、焦点限度定理、最大似然预计等数据岗必备求职学识还没有太领会,那么本期的根底强化锻炼课将帮忙你束缚这些课题,建立好学识框架。让根底衰老的同窗正在上正式课以前就夯实根底!
你将也许正在根底强化课中练习到:
概率与统计根底学识及外貌
呆板练习外貌根底
2022年纪据岗任用常会面试题
Python初学外貌及项目(根底数据类别,列表,元组与字符串, 函数,数据迷信必备类库等)
除此之外
课程还有4大亮点
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30+节编程课-扎实你的口试才略!
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分track熏陶-与工业界接轨的项目
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谷歌/麦肯锡师资团队做你后台!
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课程周全进级!
1门课 = 5个月实质
为了帮忙专家周全备战大厂任用,本期课程将正在3个月正式课程的根底上:
1个月根底强化课程
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