05月11日Columbia University数据分析&人工智能科学校园巡回讲座：如何夺下暑期实习，备战秋招？

大数据应用 · 公众号 · 大数据 · 2018-04-28 09:55

正文

想投入被称为 21世纪最热门的数据科学领域吗?

刷了几百道题的你，是否还在焦头烂额？

summer马上来临，还 没有一份满意的offer ？

备战秋招 ，你是否清楚 如何丰富自己的简历和linkedin ？

是否掌握了足够的 面试技巧 ？

川普上台以来， 政策明显倾向STEM专业 ，所以未来公司也会 更愿意Sponsor STEM专业的职位 ，其相应的薪资也更能符合标准。领域内相关的职位有 Business Analyst, Data Analyst, Data Scientist, Marketing Analyst... 那么这些岗位 区别和联系是什 么？对应的 requirement又有哪些 呢？本次讲座中，我们将为同学们一一解答以上的问题！来现场的同学还可以 免费获得2018数据科学求职白皮书 哦～

P.S. 现场有主办方数据应用学院的 招聘环节 ，请感兴趣的同学带好简历哟～

数据应用学院Columbia University巡讲

带你探讨DS & AI的就业趋势与前景

时间

5月11日 6:30 pm - 8:30 pm [Food Provided]

地点

Columbia University Math 203

116th St Math 203, New York, NY 10027

主要内容

硅谷大数据和数据科学的发展现状
文科生如何进入数据领域？
数据人才需求概況及具体要求，要刷题吗？要掌握哪些编程语言？
转行数据科学，需要怎样准备？
数据相关工作的求职技巧有哪些？
相关职业辅导：如何丰富自己的简历和linkedin？面试中最关键的有哪些？
留学生最关心的问题：如何跟雇主谈sponsor？身份问题都有哪些需要注意的？

报名活动： 请扫描下方👇二维码免费报名活动！

或点击" 阅读原文 "进行报名！

嘉宾介绍

Jason Geng

数据应用学院（Data Application Lab）创始人，Data Scientist 课程、Hadoop、Spark高级讲师； 南加州大学Marshall商学院的客座讲师 ，教授数据科学和NoSQL数据库；数据科学协会（Data Science Association）发起人，组织了2016年SoCal Data Science Conference，2016 SVIEF 硅谷高创会 担任“云计算和大计算” 分论坛嘉宾 。

创业前曾在Symantec工作八年任Senior Engineer，为 大数据安全、数据科学领域专家 。致力于帮助对数据科学感兴趣的同学发掘自己的兴趣和擅长之处，找到理想的工作。

Andrew Zhang 张志彬

IBM大数据及分析事业部工程师及架构师，负责以开源项目为主的IBM新一代大数据分析产品在医疗健康，教育，及政府领域的解决方案及服务推广工作。Andrew Zhang曾在大型互联网公司有多年广告运营经验，后提供咨询服务于美国多家世界五百强企业，涵盖电信金融医疗等行业。现专注基于云的大数据计算分析平台，以解决海量高速流量数据的安全存储，快速查询，实时分析以及机器学习的需要。

精彩抢先知：

数据科学热潮会不会长期持续下去?

答案是： 一定的 。数据科学是提升生产与管理效率的必需品，所以一定会保持长期快速增长，并在企业中大规模的应用。不可否认现在有部分企业新瓶装旧酒，把自己的产品跟‘大数据’强行扯上关系（大数据算命），但这部分炒作会很快消亡。随着技术的更新换代和市场的进一步成熟，这部分产品肯定会被真正的大数据产品无情的淘汰。而部分行业里成熟的大数据产品，将悄悄地进入收获期。

数据科学在不同行业的应用与发展会有一定差异，我们会在校园行讲座中具体谈到。

大数据的关注点，跟5年前有什么区别？

答：5年前，一提到大数据和数据科学，那么肯定想到的是：如何在有限的时间内处理海量的数据，于是诞生了Hadoop，后来更是有速度更快的内存计算Spark。

在解决了处理能力的问题后，现在大数据更加关注：如何整合数据ETL与数据分析，如何结合数据安全与人工智能，实现对数据商业价值的有效挖掘。

那么，这里面的难点是什么？前后的因果关系是什么？哪一方面更重要？未来会怎样？加入我们的讲座，听听我们的嘉宾们如何解释。

数据科学在不同行业的应用与发展会有一定差异，我们会在校园行讲座中具体谈到。

入行数据科学，需要怎样准备？

现在特别强调三个方面的融合：计算技能（大数据操作），统计建模分析（数据科学），与行业知识 (Business Insight)。这对数据科学家的培养，提出了更高的要求。

如果要想成为数据科学家，应该怎样利用已有的资源？Coursera, Edx，Kaggle, 这类课程或者竞赛的优势在哪里，他们的不足是什么？我们会一一谈到。

主办方介绍

北美第一家培训－项目实习－内推一站式专业数据人才输送机构，提供大数据和数据科学培训和公司项目解决方案，由南加州与硅谷的高级数据科学家与数据工程师联合创办，致力于传播数据行业最新应用和知识、培训及输送优秀大数据人才，以填补人才缺口、充分发挥大数据在商业中的力量。2016年被北美著名科技杂志Tech Beacon评为Top Data Camp。2018年被业内杂志CIO评为2018全美Top17数据科学训练营，与Galvanize、GA、Metis等老牌公司齐名。

05月11日Columbia University数据分析&amp;人工智能科学校园巡回讲座：如何夺下暑期实习，备战秋招？

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