早起的鳥兒有蟲吃，如何掌握核心技能？

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盛產焦慮的時代，哪怕是神仙一般的人兒，也免不了思考是否要為現實下凡一次。看著朋友圈漫山遍野的付費課程，日新月異的技術帶來的焦慮卻總能成為某些人眼中的機遇。放學後，下班後，好不容易有時間刷刷手機，發現自己明明過的好好的，卻在公號的輪番洗禮下每天被同齡人拋下一萬次。不斷有人拿著喇叭對你說：「再不學習，幼兒園小班的馬戴碼小朋友都要超過你了！」為了不被馬戴碼超越，更為了幫助大家實習時能過簡歷關，最終目的是讓名校離你更進一步，我們請來了UCB和哈佛的小姐姐手把手教你學Python，上項目，成功打敗80%的同齡人。

我們能給你帶來的絕不僅僅是乾巴巴的課程，更多的還有豐富的項目經歷。如果說知識是穿針引線的工具，那項目就是五彩斑斕的衣裳。當你暑假放假回家見到你爸，除了為爸爸洗洗碗，你還可以雲淡風輕的開始房價/沼氣預測問題，「我大膽預測2018年房價穩中趨升，短期有波動，爹你還得努力賺錢啊。」你爹一臉狐疑：「你這都是哪兒來的數據？」你【驕傲臉】「這是孩兒基於Python平台，進行數據清洗和特徵量抓取後，通過掌握填補缺失值和創造新特徵量等一系列方法得出的數據，您要是不信，我這還有畫好的PPT，瞅瞅？」你爹一臉欣慰，我娃終於長大了。

段子講完了，下面終於到了我們萬眾矚目的乾貨環節。

導師：Cecilia

國內TOP3 / Harvard University / 華爾街投行

導師： Joyce

UC Berkeley IEOR

通過兩個月的理論和項目實踐，Cecilia 和 Joyance學姐將會教你掌握：

分析師核心技能

掌握python 核心分析操作和常用library(numpy, pandas, matplotlib...)

精通Machine Learning 中Classification 和 Regression 兩大類模型運用 (Linear Regression, Logistic Regression, LDA, Decision Tree, Random Forest, XGBoost, SVM, PCA)

Visualization 展示分析成果

為你帶來

求職&申請福利

工業級end-to-end項目經歷，作為面試、轉專業申請中Work Sample的敲門磚

數據分析師崗位實戰筆試，面經及針對崗位的簡歷修改

預約導師實戰模擬面試，衝刺秋招

你能夠選擇的項目包括但不局限於

Finance-

1. Fama French因子模型實證研究

2. S&P500指數預測

Business Analytics-

1. Zillow Group房價預測

2. XXBox音樂盒客戶轉化率預測

Data Science-

1. 網頁爬蟲分析最受歡迎的歌手

2. 沼氣生產量預測

工業界實戰應用詳解

Finance-Fama French因子模型項目

1. 仔細研讀Fama French三因子模型，理解實現方法

2. 使用Google Finance獲取中國市場金融數據，

3. 正確構造自變數、因變數

4. 構造多變數線性回歸模型，解釋結果

5. 可延伸至五因子模型，或尋找可行的因子套利策略，實施並回測

Business Analytics-Zillow Group房價預測項目

1. 進行數據清洗和特徵量抓取，掌握填補缺失值和創造新特徵量的方法

2. 能夠正確處理numerical和categorical的特徵量，使用A/B test挑選特徵量

3. 熟練應用linear regression, logistic regression, SVM, XGBoost, random forest等機器學習模型

4. 理解模型參數並通過調參得到最優模型

5. 能進行準確的模型表現評估和可視化處理

Data Science-最受歡迎的歌手預測項目

1. 網頁爬蟲取數據

2. 數據清洗和操作

3. 數據可視化分析

4. 挖掘可以作為預測的特徵量

適合人群

1. 大一大二未找實習的小夥伴

2. 轉專業申請BA等專業，急需項目經歷的小夥伴

3. Python零基礎，有志於在編程領域跨出第一步的小夥伴

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