在数据爆炸的时代，Data Scientist这一职位愈加重要,由于能够为公司创造商业价值，并且有相当的技术含量，Data Scientist普遍薪酬较高。Data Scientist已经成为热门求职方向。为赶上这一风口，提前做好知识技能的储备十分重要。Data Scientist并没有硬性的学位要求和专业门槛。只要对数据科学有好奇心，对数据有领悟，各个专业的同学都可以通过一定的培训，走上Data Scientist 之路。

课程安排:

第一个月：1月27日-2月18日 R的知识梳理与项目实战每周6小时

– 以kaggle project housing prediction为例，详解在面试以及实际工作中最需要理解掌握的知识点，涵盖统计学(statistic)和机器学习major supervised machine learning模型内容。

– 同学们将提前感受data scientist的work routine，例如面对最初大量房子的原始数据，如何开展，如何理解数据，从而有效提取有predictive的feature，并建立price prediction模型。

第二个月：2月24日-3月18日 Python的知识梳理与项目实战每周6小时

– 以yelp dataset challenge开放实战挑战为例，围绕dataset提出有商业价值的data science 问题，并开发出相应解决方案。

– 同学们将学到如何从structured & unstructured data中提取信息，运用包括Natural Language Processing在内的方法，对dataset进行深度挖掘。从而建立clustering model，ranking system，及recommendation system等各种data products。

第三个月：3月18日-4月15日 Capstone Project+面试辅导每周6小时

– Facebook与Microsoft等硅谷大牛分享知名互联网公司的工作经历与career path的心得，并从他们当面试官的角度讲解备战名师秘籍。

– 提供备选项目与dataset，由学生自主选择。跟进学生在项目中需要用到的技术类别分组，在老师的指导下完成项目。

Capstone Project项目简介：

从海量airbnb数据集中分析用户行为，预测租赁价格，挖掘潜在商机