STEM的學生! 你為什麼要轉型做數據?
其實大到通過虛擬遊戲來研究流行病傳播,戰爭上網人數的統計,醫療系統的分布;小到一個三四線城市快遞點的設置,每個地區在飲食上的習慣偏好,甚至是你今天在微信上停留了多久用了幾次表情包,都在幫助企業積累數據優化產品。所有的圖像,音頻,文字,甚至滑鼠點擊的頻率集合在一起,就是大數據。
今天,越來越多的企業和政府開始依靠大數據提供服務,制定決策:Amazon憑藉數據服務支撐著龐大的電商帝國,美國政府從大數據中找到蛛絲馬跡逮住了本拉登。今天的大數據時代不再是光說不練的「Teenager Sex」,而是實實在在的應用,是在面臨龐大的數據時如何去開發清理數據,如何挖掘數據,幫助分析人員更高效的分析數據。
大數據與數據科學的應用之廣使得處理數據的實踐能力成為招聘時HR關注的重點。這剛好是STEM專業同學的優勢。而最近,總是讓別人羨慕好找工作的stem專業的同學,在找工作時常常被本專業行業波動周期而拖累。前有EE巨頭兼并裁員,後有石油專業因為石油價格持續走低而從熱門專業轉為找不到工作的冷門專業。但是stem同學你別擔心,學校逼著你熬白頭髮學的編程還有數理分析是有道理的,因為你可以轉頭去學數據處理。完全就是無縫接軌,這種專業就是給你準備的絕佳後路。
出門要趁早,大部分人都要等到畢業了才發現自己找不到工作,尤其是非頂級大學的同學。大學在大一開學許諾你的學校廣到沒有邊際的資源,其實在非公民的你面前基本上都是泡影。面臨著沒地方找工作就繼續考研讀博活在實驗室的風險,stem朋友你其實可以轉型做數據方面的工作。
數據應用學院是由矽谷以及洛杉磯的數據工程師與數據科學家聯合創辦,以培養Data Engineer, Data Scientist, Business Analysis為主的數據boot camp。跟Coursera不一樣,數據應用學院目的是幫助學員找工作,而不僅僅是了解數據的基礎知識。每一個人在離開了大學以後的學習目的性都非常強,都想通過短期高強度的學習來獲得長期的能力是大部分人的目標。而數據應用學院能提供的學習就是這樣的一個宗旨。高強度,高效率,長效益。
學院里的講師包括有8年高級數據工程師經驗的行業精尖,矽谷資深數據科學家,AT&T;企業部首席數據分析師等等。那樣你可以在這裡掌握Hadoop和Spark的實戰實時』Lambda』架構,Python機器學習實用案例,大數據環境下的數據處理。可以強化Python Sklearn, Hive Spark GraphX的運用以及立足於商業的數據分析辦法等等。你還可以24小時使用由36台伺服器搭建企業級別的Cluster。這樣的師資和硬體條件決定了數據應用學院能給你的絕不僅僅只是MOOC上能學到的理論知識,而是積累實戰的經驗,擴展專業視野的廣度深度。行業前輩用血淚換來的教訓,是為了告訴你,力氣放在哪些部分能讓你在脫穎而出,同時更好的勝任今後的工作。做事總是不能忘了初衷,再多的套路不能幫你找到工作,而為了找到工作你只能踏踏實實的學最需要學的技能。
由於發展太快,大數據與數據科學在美國並沒有非常嚴謹規範的學院派教學。這種時候學歷的說服力遠遠沒有實習項目經驗來的強,數據應用學院提供的企業項目實踐就能給學員帶來巨大的附加值。數據類入門課程在各種MOOC上相當的常見,但現在你要憑MOOC上6周的課程去找真正的工作就太天真了。就好比你安裝過Python,寫過hello world就敢說自己會一點編程一樣沒有任何的說服力。上過網課就敢說自己會數據,就敢在LinkedIn簡歷上明目張胆的把跑數據的能力寫作自己的能力之一完全是對數據處理行業的褻瀆。不明真相的HR招你進公司以後,就輪到你不明真相的尷尬了。而數據應用學院提供的企業實踐項目,能幫你掂量清楚自己幾斤幾兩,另一方面也可以不明真相的HR了解你的能力,給你更合理的薪資待遇。在面試一些牛逼的公司的時候你也可以把你在實習中學到的知識實踐的經驗運用到問題的回答中。數據處理和蹲實驗室做電力實驗是一樣的,做過了,成功了,才是真的會。否則你還是會因為一個微不足道的實驗bug而從頭再來。
良好的師資以及行業資源使得數據應用學院的教學永遠都是跟隨行業進步的步伐,同時他們居然還不斷的更新課程以適應市場,給學生最優的學習資源和學習方向。最後,數據應用學院的每一門課都有三位以上的老師進行指導,東家學不到的東西可以在西家學。而且課程是免費續湯飯類型,同類課程沒上懂,續上直到你懂為止。簡直恐怖。
廢話說了這麼多,啊並不覺得是廢話。就是想勾引各位STEM專業的同學來學數據嘛。如此優秀的資源和別人望眼欲穿的實習機會你再不緊緊抓住就真的要在求職浪潮中被拍死在沙灘上了。畢竟誰都不想蹲在實驗室只是刷刷盤子(真的是刷盤子不是做研究啊)度過餘生。
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