职图学员捷报
恭喜来自雪城大学的
职图学员 V
获得知名银行 EnerBank USA
Business Intelligence Analyst 全职 Offer！
学员背景
2. 获得Offer：
Business Intelligence Analyst, EnerBank USA
EnerBank USA是一家高度专业化的全国性消费者贷方，帮助战略业务合作伙伴和独立家居装修承包商增加销售额。战略业务合作伙伴包括制造商，分销商，特许经营商，会员或贸易协会，以及家居装修，改造和节能产品和服务的主要零售商。
3. 职图项目：
学员参与的职图项目是【Data Analytics VIP实战项目】。
4.成功经验：
在VIP实战项目中，学员学习了职图Data Analytics集训营课程，职图金牌导师与学员制定了适合自己的求职策略，并且倾囊相授面试考察点，技巧，整理思路，帮助学员一路过关斩将，收获了自己最心仪的Offer。 恭喜学员！
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备注 【 测评 】
Data Analytics VIP冲刺计划
想要了解 Amazon, TripAdvisor, Netflix, Spotify 等各大平台如何预测用户行为偏好，做出千变万化的 Customized Recommendation (定制推荐) 吗？
认为 Recommender System 中的 Algorithm 和 Predictive Modeling 抽象晦涩，想学习却没有 Hands-on Experience? 那你一定不要错过——Data Analytics 实战项目之电影推荐系统(Recommender System) ！
本次实战课程将以 MovieLens 大数据集为例，以目前数据科学领域最前沿的 Machine Learning 为核心贯穿项目始终，借助 R、SQL，完成一个电影推荐系统的实战项目。
实战将通过数据清洗、探索分析、统计建模与模型优化、数据可视化、面试题目与准备，帮助同学全面详尽地掌握数据分析师的必备技能，并在面试中将项目完美地呈现出来。
电影推荐系统(Recommender System) 实战项目将由美国著名保险集团 Aetna 的 Data Scientist 导师带队，在一个月的项目过程中，共有 7 小时课程，5 次作业。
主要任务
● 任务一：
以 MovieLens 数据集完成电影推荐的任务为例，利用 R 语言将开展用户行为数据分析，围绕数据集提出有商业价值的问题，完成目前业界最火的人工智能推荐系统。各大科技公司 Amazon, Netflix, Spotify 需要大量人才。
● 任务二：
适合有一定的数据分析背景和思维的同学，导师深入浅出手把手准备机器学习的每个步骤，从大数据中清洗数据，探索分析，提取有用特征，可视化操作及优化模型结果，解读商业洞察，亲历数据科学家日常工作的具体内容，还原真实工作场景。
学习收获
● 成果作品 (Jupyter notebook或者 R markdown) 可以上传于 LinkedIn/简历/GitHub 作品集
● 在一个项目中短期进阶，将您打造成拥有 Analytics Skill Set + Project Management Skill + Business Acumen 的数据分析师！
● R，SQL 等语句在机器学习中的理解运用和实践操作，可以独立用R完成机器学习中的每个主要步骤
● 对 Dataset 进行深度挖掘，为用户推荐商业解决方案
● 完整系统的实战流程，让您亲历数据科学家日常工作的具体内容
● 实配合经典技术面试题，轻松攻克技术面难关
● 如何在面试中展示实战项目，在面试中有话可说
课程安排
| 阶段 | 课程内容 |
|---|---|
| 第一阶段 |
项目 Overview+ 人工智能应用和职业发展 |
| 需求分析和数据采集（+SQL面试题） | |
| 第二阶段 |
如何对数据进行预处理（+统计概率面试题） |
| 第三阶段 | 机器学习主要算法学习 |
| 如何选择合适的机器学习算法（+机器学习经典面试题） | |
| 第四阶段 |
模型性能评估，与商业运用 |
| 面试辅导&成果展示 |
如何报名
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