大數(shù)據(jù)時代下學(xué)好數(shù)據(jù)科學(xué)這個專業(yè)可以為你在激烈的競爭中分得一杯羹。
根據(jù)美國最大的求職網(wǎng)站之一Glassdoor最新的Best Jobs in America 排名,數(shù)據(jù)科學(xué)家(Data Scientist)的工作以$108,000 的平均年薪占據(jù)第一。
數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)基本上由計算機科學(xué),數(shù)學(xué)統(tǒng)計和商業(yè)領(lǐng)域知識三個部分課程組成。這個專業(yè)應(yīng)用的領(lǐng)域非常廣闊,科技行業(yè),傳媒行業(yè),以及體育行業(yè)都有很大的需求。沃耕編程訓(xùn)練營數(shù)據(jù)科學(xué)培訓(xùn)課程立志于培養(yǎng)可以獨立分析問題,獨立收集數(shù)據(jù),處理數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)管理,以及數(shù)據(jù)分析,解決問題的全能型人才。
沃耕編程訓(xùn)練營給你淺談數(shù)據(jù)科學(xué)的三大類職業(yè)方向:機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)家。
1、 機器學(xué)習(xí)工程師 Machine Learning Engineer
代表了技術(shù)含量較高的方向,工作內(nèi)容主要是開發(fā)機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)和用這些系統(tǒng)解決實際問題,一般需要ship production code, 做出來的是數(shù)據(jù)產(chǎn)品。
2、數(shù)據(jù)分析員 Data Analyst
工作內(nèi)容俗稱analytics(產(chǎn)品分析或商業(yè)分析product analytics or business analytics),從數(shù)據(jù)中提取insight,估計投資回報比, 為產(chǎn)品方向提建議,所用工具一般較基礎(chǔ),比如寫SQL query取數(shù)據(jù)用、用R/Python做簡單的分析、用Tableau、Excel作圖比較常見,能自己開發(fā)Dashboard, 算是analyst里面技術(shù)強的。工作需要產(chǎn)生各種形式的報告,在統(tǒng)計層次上,懂基本t-test和線性回歸即可。
3、數(shù)據(jù)科學(xué)家 Data Scientist
很多人說,我想做數(shù)據(jù)科學(xué)家,我想做機器學(xué)習(xí),而這類職位就是大家想象的那樣,此類職位工作內(nèi)容以高級建模為主,會針對復(fù)雜的問題來設(shè)計技術(shù)方案,比如Uber叫車的ETA、各種定價系統(tǒng)、Airbnb和金融行業(yè)的Fraud Detection、Amazon物流管理、FB/Linkedin的社交網(wǎng)絡(luò)或者ebay/Uber這樣供需雙方Marketplace市場規(guī)模的實驗。這些例子。聽上去不是寫SQL能解決的,也不是寫代碼能做出來的,都需要比較深的領(lǐng)域知識。
在參加沃耕編程訓(xùn)練營之前,幾乎所有的學(xué)員都沒有數(shù)據(jù)科學(xué)的基礎(chǔ)。大家來自天南海北,不同職業(yè)背景,每個人都擁有獨特的專業(yè)背景和個人經(jīng)歷,也正因如此,學(xué)員團隊的多樣性也很大。
沃耕編程訓(xùn)練營在9周的時間里,教會零基礎(chǔ)學(xué)員從Python學(xué)習(xí)到機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí),包括從收集數(shù)據(jù)到使用個例。另外也教授學(xué)員從基本的Pandas到高級的Machine Learning models,如何在生產(chǎn)環(huán)境中收集、存儲、清理、開發(fā)、轉(zhuǎn)換和預(yù)測數(shù)據(jù),如何將這一流的技能工具運用到團隊工作中,以及如何處理團隊中關(guān)于數(shù)據(jù)流動的所有邏輯步驟。未來的時間,學(xué)員可以在沃耕編程訓(xùn)練營的指導(dǎo)下選擇自己喜歡并適合的職業(yè)方向!
越來越多的人因為沃耕編程訓(xùn)練營打開科技新領(lǐng)域的大門,從而改變了很多人的人生軌跡。Le wagon編程訓(xùn)練營不僅為我們做好職場規(guī)劃,更是為我們開啟了工作、創(chuàng)業(yè)、全新思維模式新篇章!