最后3天 名额有限 | 解锁数据科学的正确打开方式

又到了万物复苏的季节，

有没有确立人生新目标？

看一次极光、学会冲浪

找一个恋人、去日本看一场樱花，

或者，

迈出成为数据科学家的第一步？

实现一个小目标并没有那么难，

三个月足以改变人生。

跟志同道合的战友一起get数据科学技能！

第二期数据科学实训营招生开启，

点击文末阅读原文报名

1. 节省时间：14次直播课、17次小班实时辅导课，量身打造围绕工业界所需技能的学习路线，3个月的时间手把手带你走完全程，不用再走弯路；

2. 云实训环境：不只是在线直播！在真正丰富友好的云平台上7*24小时动手练习；

3. 丰富的工具使用：在大型互联网公司案例项目实战中，强化Python技能、进行爬虫和使用scrapy库、用pandas进行数据分析、用matplotlib和seaborn进行数据可视化、用hadoop和spark处理大数据、使用多种建模库工具（scikit-learn、xgboost、lightGBM，liblinear，libsvm等）进行机器学习建模与应用。结业时，你将完成包括数据采集、清洗、存储、分析、可视化和建模等流程的标准化项目；

4. 专人辅导：3位讲师+多位助教+班主任，全方位支持体系解决遇到的各种困难；

5. 个人价值提升：来自权威导师的简历修改和面试辅导服务

6. 奖学金：总额10000元的稀牛奖学金计划，奖励未来的数据科学家！

👇学员反馈：课程太有用啦！

大数据文摘机器学习专栏主编，资深算法工程师，专注海量数据上机器学习算法的应用与优化，有多年实际机器学习/深度学习/数据挖掘项目经验，负责过多个电商机器学习项目。做过推荐系统、文本挖掘、点击率预估、深度学习图像识别与检索。擅长用通俗易懂的方式直观解释机器学习相关知识，并辅以案例帮助理解。

UiiTech创始人，原TypeScore首席数据科学家，牛津大学计算机系毕业，机器学习/深度学习专家，伦敦金融创新实验室（InnovationLab）AI构架、大数据/ML/DL应用核心研发工程师，牛津求学期间师从Prof. Nandode Freitas（GoogleDeepMind的领军人物）。

博士毕业于清华大学自动化系控制理论与控制工程专业，在百度负责过多个产品线的数据挖掘、统计和分析工作，后承担搜索广告策略的相关研究工作，现电商从事数据挖掘与算法策略的研究应用工作。

1. 在校学生：有一定数据分析或编程经历，对数据科学这一新兴交叉学科很感兴趣，希望以后从事数据相关的工作；

2. 希望转型的IT从业人士：认识到数据与数据分析、机器学习的价值，对技能升级已有相当强的紧迫感，希望利用本次课程加强实战经验、转向数据科学领域；

我们将对每位报名者进行个人能力测评和选拔！如果你想加入实训营，你应该具备以下条件：

1. 能够迎接挑战，有可控的时间跟得上学习的节奏和高强度的练习；

2. 有强大的自主学习能力，对数学和编程学习充满兴趣。

◆ 将学习到Python基础知识、常用库与工程技巧

◆  配合课程讲解与云平台练习及小组讨论，你将掌握python编程技能，数据类型与各种数据结构使用，完成具体任务的函数编写，常用的工程技巧

◆  实验：Python经典练习题与Google python练习题

第2-3课 数据获取与存储技能实训

◆  将学习到爬虫相关知识，对网页信息抓取，清洗，解析与存储

◆  配合课程讲解与云平台练习及小组讨论，你将掌握对工作所需或感兴趣的数据(网页文本、图片等)抓取与解析和数据库存储相关技能。掌握scrapy库对知乎和微博、豆瓣等的数据获取和存储案例。

◆  实验：知乎、微博、与新闻网站数据抓取清洗与存储，有更好玩的网站欢迎随时提供，大家一起做！

第4-5课 数据分析技能实训

◆  将学习到数据上的统计计算与分析方法

◆  配合课程讲解与云平台练习及小组讨论，你将掌握对已有数据统计分析和基本决策辅助的能力。熟练查询和使用pandas对txt、csv、office xls等不同类型的数据，读写与多种复杂计算、操作。

◆  实验：多种格式文件的读写与操作，pandas无障碍操作练习，影评数据统计分析，人口信息分析，美国大选数据分析，区域医疗数据分析

第6-7课 可视化技能实训

◆  将学习到几种可视化库与工具对全局数据和结果做可视化，动态展示结果

◆  配合课程讲解与云平台练习及小组讨论，你将掌握使用matplotlib和seaborn等对数据进行同步分析和可视化展示的能力。

◆  实验：基本的分布与曲线拟合绘图、交通数据可视化、美国大选数据分析可视化等

第8-9课 大数据技能实训

◆  将学习到hadoop相关知识，基本Map-reduce原理与spark知识

◆  配合课程讲解与云平台练习及小组讨论，你将掌握hadoop部分组件使用方法，手写map-reduce解决大数据处理的方法，及spark完成统计和简单建模的能力。

◆  实验：手写map-reduce完成大数据的统计，海量文本数据处理，spark大数据处理示例、spark mllib分布式机器学习简单建模训练

第10-13课 机器学习应用实训

◆  将学习到针对已有数据进行特征抽取与建模，使用机器学习辅助问题决策的知识

◆  配合课程讲解与云平台练习及小组讨论，你将掌握在已有数据的基础上，如何结合问题场景，进行有效的数据处理与特征抽取，并在此基础上使用多种建模库工具(scikit-learn、xgboost、lightGBM，liblinear，libsvm等)进行机器学习建模与应用的能力。

◆  Kaggle泰坦尼克号之灾、自行车租赁、房价预测、电商销量预测、新闻主题分类、文本褒贬分析等案例

第14课 综合应用实训

◆  将完成从数据获取解析、分析可视化到机器学习建模应用的完整案例

◆  配合课程讲解与云平台练习及小组讨论，你将掌握数据科学完整的流程，并能独当一面完成在公开数据（微博、知乎等）上的应用项目。

◆  项目：结业项目，包括数据采集、清洗、存储、分析、可视化和建模等流程的标准化项目

开课时间：2017年3月18日（仅剩3天）

课程时间暂定如上图，如有调整请以班主任通知为准

学习方式：每周三、六晚19:30-21:30在线直播讲课实时答疑，周四、日小班实战辅导练习

费用：3980元／570美元

优惠政策：

3月10日前报名，将获赠大数据文摘精选图书一本；早报名早进群早预习；

老学员优惠200元，学生优惠200元；详情联系稀牛客服牛妞微信号：shujupeixun

（以上优惠均可累加）

👇实训营第1期课程进行到一半，学员们已经感觉超值！

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