悉尼匠人 | 四大项目实战 + 数据科学家必备武器

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匠人学院：jiangren.com.au
我们的口号：找匠人，拿offer，拒挂科
匠人学院覆盖业务：IT社群,大学辅导，技能培训，求职培训等IT相关业务

IT社群：涵盖了IT求职群，悉尼，布里斯班，墨尔本地方群，大前端，php，AI，区块链，Java，Mobile，Laraval等专业技术群。每天上万条的活跃度，也证明了，我们IT人是一群有激情，有理想，更有爱心的群体
大学辅导：覆盖澳洲所有城市高校，提供IT/CS相关课程小班/1V1辅导，并设有护航课程，考前冲刺班，作业精讲班，1v1私人定制课程等
技能培训：零基础web入门培训课程，web全栈培训课程，零基础数据分析师课程，数据全栈课程，AWS证书项目课程，DevOps项目实践课程，Java项目实践课程，BA项目班，项目实习计划，归国项目课程等
求职培训：简历修改，面试指导，职业规划，模拟面试，Tech技术指导，web/数据/产品经理求职就业全包指导等，归国就业服务等

为什么选择IT匠人的数据科学项目全栈班?

若你想从事数据行业的工作，那匠人的数据科学全栈班将会是你的不二选择。我们以项目为主导，由浅至深地传授学员数据行业市场上需求最大的技能。通过项目实践让学员在毕业时能够Job Ready。搭配上IT匠人的简历、面试技巧等辅导，让学员能够从容不迫地面对任何面试。

有一定IT相关背景

• Data Engineering
  Database Concept
  DBMS - ER Model & DBMS - Relational Model
  SQL
  Unix/Linux Shell
  AWS part
  Data engineering pipeline
  
  
• Data engineering pipeline 1
  学生通过on-line research找到可能存在于company, department, employee以及其他entities之间的联系 ，基于research结果，亲自设计和实现ER图 ， 基于ER图设计数据库以及各个表的详细内容 。提高学生自学能力，深入了解ER图，完成ER图到数据库的实现。
  
  
• Data engineering pipeline 2
  学生亲自搭建Snowflake数据库环境，根据源数据设计数据库以及各个表的详细内容，载入数据，并且根据需求完成相应的查询 ，让学生更加深入了解数据库，并且熟练掌握SQL。
  
  
• Data engineering pipeline 3
  按照商业要求构建数据仓库，建立dimension和fact表 ，根据所学ETL知识，设计实现数据处理流程，目的是让学生深入了解data pipeline的相关知识。
  
  
• Data engineering pipeline 4
  根据所提供数据集，构建表结构，并且完成简单的数据可视化任务，目的是让学习回顾数据仓库的知识，并且学习使用数据可视化工具，实现简单的数据分析。
  
  
• Data Analysis
  Evolving production data
  Methodology
  Data preparation, exploration
  Deliver Value to Business - communication
  Data modeling and manipulation
  
  
• Data Analysis pipeline 5
  通过旅游航空业数据，分析和预测,航班晚点可能性，各大城市旅客趋势 ,本练习侧重于在数据集中信息predicitive power有限的情况下，如何扩展数据，推导数据，获得相关第三方数据，这是在生产环境中经常遇到的情况 。学员将能获取实战经验同时，获得transferrable skills以及对应复杂项目和不清晰需求的信息，用于工作实践中。
  
  
• Data Science
  Data wrangling with Python
  Statistical modelling for data analysis
  Exploratory data analysis (EDA)
  Machine Learning
  
  
• Data Science pipeline 6
  此项目的目标是通过分析和处理零售行业客户的订单和销售数据，来预测客户下次最可能买入的商品。这个项目非常全面的涵盖了一个数据科学项目最实用的内容 。从需求分析做起，一直到数据处理，数据建模，机器建模和可视化，通过这个项目学生基本上可以学习到如何去构建，分析并且处理一个商业中常见到的问题：预测 。此项目包含了不止一个数据文件，建模的过程中也涉及到了很多的数据分析和处理，这样也考验了学生如何更好的处理在真实的商业环境中所遇到的问题。 学生们在项目中所汲取的经验可以直接被应用到工作中。
  
  
• Support vector machine
  Unsupervised learning
  Gradient boosting model deep dive (XGBoost)
  Project case study
  
  

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