人工智能与数据科学进阶班开启报名，首课可免费试听
💪🏻2026届毕业求职季即将到来！想冲击大厂高薪offer的同学，现在正是全力提速的关键阶段！机会难得，快抓紧准备起来🔥！
CompTIA（美国计算技术行业协会）在其发布的“State of the Tech Workforce”报告中预计：2025年至2035年间，美国数据科学家与数据分析师岗位需求将增长414%，成为科技行业增速最快的赛道之一。报告同时指出，软件开发工程师岗位预计也将增长297%。
此外，大家也都知道，Data Analyst和Business Analyst等数据相关岗位一直都是竞争非常激烈、但回报也相当可观的热门方向之一。
对于计划冲刺数据岗位的同学来说，怎样才能更高效地利用有限时间，真正与其他求职者拉开差距？
拿下数据岗的备战清单📚：
打牢数据领域的基础理论，包括概率统计、机器学习基础以及Python入门等内容；
系统深入地完成数据分析项目训练，提升Case Study能力与实操水平；
持续优化个人简历，并针对数据岗高频面试题与技巧进行专项训练。
如果你立志拿下BA/DA offer，希望在这个春招阶段，在来自硅谷和华尔街导师团队的指导下，系统夯实数据分析理论基础，并深入参与当前工业界热门实战项目——
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本期亮点
10+实习级项目设置，以求职实战为核心导向！
大厂导师全程陪跑，手把手优化简历！
为了帮助同学们真正摆脱“简历投出却难获面试”的处境，在求职过程中更加高效，本期课程将坚持实战导向，邀请来自硅谷与华尔街的一线导师，带你亲手完成10+个工业界项目，做完即可写进简历！
在课程前中期，你将先学习两个基础项目：
（上下滑动查看项目详情）
银行用户预测与分析
该项目将以银行用户数据为案例，带领学员运用多种监督学习模型（如逻辑回归、随机森林）对银行客户流失情况进行预测与分析。
同时，还会进一步挖掘影响流失的关键因素，从而为提升用户留存提供更优的商业决策支持。
通过本项目，你将掌握如何借助Pandas开展数据探索、数据分析与数据预处理，以及如何使用Sklearn调用机器学习模型。
电商平台用户评价分析
随着互联网不断发展，用户也越来越愿意主动表达自己的观点。
在这个项目中，我们会利用机器学习方法分析某知名电商平台的用户评价数据，从文本中挖掘隐藏信息与潜在联系，并在未来借助这些信息解决商业问题，例如提升转化率。
通过本项目，你可以系统掌握TFIDF、PCA、Python、K-means聚类算法以及自然语言处理等知识。
到了课程后期，同学们可依据各自不同的求职兴趣方向，选择完成DS/DE或BA/DA track对应项目。
如果时间充裕、能力允许，也完全可以两个track同步学习！
如果选择DS/DE track，
🔽你将学习🔽
（上下滑动查看项目详情）
旧金山犯罪数据分析和预警
本项目将以旧金山地区犯罪数据为例，带领学员建立一套涵盖数据采集、清洗、存储与分析的完整数据工作流。
通过对不同区域犯罪数据及天气数据的分析与建模，进一步构建潜在犯罪事件的预测机制。
借助本项目，你能够了解Spark RDD、Spark SQL、OLAP、回归分析、Data Pipeline等数据科学家常用知识与工具。
Netflix电影数据分析和推荐系统
推荐系统堪称互联网公司的重要增长引擎。Google、Netflix、Uber、Airbnb、Pinterest等企业都需要具备推荐系统设计与开发能力的人才。
本项目将以Netflix电影数据作为训练数据，带领学员掌握主流推荐系统算法。
通过本项目，你将能够熟练运用Spark Machine Learning Pipeline搭建自己的协同过滤算法，并将推荐系统部署到生产环境中。
Google Gstore销售预测与市场分析
Kaggle竞赛是每位DS/DA成长过程中的重要试金石，能够在Kaggle比赛中取得理想排名，不仅是能力的有力证明，也是企业衡量人才的重要依据。
在本期课程中，我们会以Google Gstore销售预测为案例，带领同学们熟练使用业界常见的LGBM、PyTorch DeepModel构建算法，帮助大家掌握Kaggle竞赛常见打法，并争取在比赛中获得优异名次。
基于Auto-Encoder-Decoder的电影推荐
随着深度学习技术快速演进，越来越多互联网公司开始将深度学习应用到推荐系统中。相比传统推荐系统，深度学习能够实现端到端建模。
本项目将以Auto-Encoder-Decoder深度学习网络为基础，以Imdb电影数据作为训练数据，使用Tensorflow搭建Auto-Encoder-Decoder模型。通过模型提取用户和电影特征，最终实现电影自动推荐。
基于LSTM的股票大盘指数预测
时间序列（Time Series）是日常生活与社会工作中非常常见的一类数据，它由一系列按相等时间间隔记录的观测值组成。
本项目将以LSTM为核心，以股票数据作为训练样本，带你通过TensorFlow搭建时间序列分析的深度学习模型。最终实现个股未来走势变化以及相关大盘指数的预测与分析。
如果选择BA/DA track，
🔽 你将学习 🔽
（上下滑动查看更多）
纽约出租车数据与股市走向关系分析
随着计算机技术不断进步，我们如今更容易从看似无关的数据中挖掘隐藏信息。在这里，我们将沿用这一思路，研究纽约出租车数据与股市走势之间的关系。看似复杂的纽约交通，是否藏着有趣的规律？
在这一综合实战项目中，同学们将运用此前学到的全部知识对数据进行合理探索，包括将商业问题数据化、提出合理研究问题、整理归纳数据、选择恰当统计模型并验证猜想。
E-Commerce营销策略优化
电子商务的发展早已势头强劲。早在2017年，全球零售电商营业额就达到2.290万亿美元，约占零售总额的10.1%。
在本项目中，同学们将通过分析某知名电商网站的销量与产品信息，系统学习个性化设计、新客吸引、促进复购的方法以及商业推广路径优化，随后建立网页产品销量预测模型。
数据可视化与Tableau应用举例
“一图胜千言”。如何借助可视化理解并传达数据，已经成为现代数据分析中不可或缺的重要能力。
在本项目中，我们将一起学习可视化的基本原理与最佳实践，并使用Tableau对经典数据集Global Superstore Retail Data开展探索性数据分析和汇报总结。
同时还将借助Matplotlib、Seaborn和Pandas完成Python数据可视化分析。
数据异常检测与处理
电商行业和Fintech行业在疫情期间迅速发展，同时也伴随着越来越多的欺诈风险与资金损失。
因此，如何在海量数据中高效识别少量欺诈交易、减少损失并保持良好客户体验，成为众多公司面临的一项艰巨挑战。
在本项目中，我们将共同分析处理某知名电商交易数据，通过系统洞察数据中的关联与模式，建立完整的机器学习解决方案，并基于数据提出切实可行的商业建议，尽可能降低企业欺诈损失。
Fintech用户信用评级建模分析
数据挖掘与数据分析是互联网金融风控中最关键的环节之一。在国外，P2P代表LendingClub；在国内，阿里金融等机构都能够较好地控制小额贷款风险。
这些企业依托海量复杂的数据，建立起完善的风险评估体系，通过对用户进行信用评级来降低自身风险。
本项目将结合LendingClub真实案例，帮助同学学习互联网金融公司及传统银行如何通过分析、建模来融合多维，多