环球教育背景提升项目【人工智能与数据科学强化课程】火热开班

　　数学、统计、BA/DS、金融、经济、MKT等商科和泛商科同学注意了！美西时间 12月2日 下午7:00，北京时间 12月3日 上午11:00，【人工智能与数据科学强化课程】火热开班

　　FLAG面试官、华尔街精英带你制胜数据科学、数据分析、商业分析岗位！

　　适合人群：大一到研二，所有找实习和全职工作需求的学生

　　现在是秋招冲刺、备战春招的黄金时间，如果你还在为修改简历、拿不到面试烦恼，可以赶快联系我们，领取一次免费职业规划咨询！​5000+拿到顶尖企业Offer学生的秘诀️都在这里~

　　人工智能与数据科学强化课程

　　课程概述

　　由近20位工业界一线的数据科学家和机器学习专家联合授课，师生比高达1:5。近90课时，结合人工智能与数据科学岗位要求，从编程能力、模型理解、项目经验三个角度提升您的综合实力。

　　课程案例包括用户黏性分析、文本聚类、Spark程序开发、深度学习等多个数据科学领域当前热门问题。

　　本课程已帮助众多学员拿到科技、金融、咨询等行业数据科学家、机器学习工程师、数据分析、商业分析等岗位offer。

　　课程简介

　　从Python编程、机器学习模型、概率统计、项目经验等全方位提升学生的综合能力，从工业应用的角度帮助同学拿到数据科学岗位的offero数据科学和商业分析两大方向分班教学，满足不同数据岗位求职需求。动手实现10+个数据科学和商业分析前沿项目。

　　课程共16周，每周5节课，每节课2小时，共90节课，约180课时。

　　项目介绍

　　旧金山犯罪数据分析和预警

　　本项目以旧金山地区犯罪数据为例，带您建立从数据采集，清洗，存储，分析的一整套数据分析的工作流。通过对于不同地区犯罪数据，天气数据的分析和建模，建立可能的犯罪事件预则机制

　　Netflix电影数据分析和推荐系统

　　本项目带领您成为推荐系统设计与开发专家。以Netflix电影数据为训练数据，带您掌握主流的推荐系统的算法，并熟练使用Spark Machine LearningPipeline建立自己的过滤算法，并部署推荐系统到生产型环境。

　　YouTube用户评价情感分析项目

　　本项目将学习设计合理的数据矩阵评估ML模型，运用Spark ML、自然语言处理等相关技术对用户评论数据进行清洗，构建监督模型，对用户评论进行分类，预测用户评论的语义偏好，分析评论隐藏话题信息。

　　基于深度学习卷积神经网络CNN模型的图像分类

　　本项目以深度学习卷积神经网络CNN模型为基础，基于大数据集imagenet的已训练好的模型权重，使用tensorflow + transfer learning技术针对用户自定义数据集进行优化，建立汽车图像分类和相似图像搜索的深度学习模型。