适用人群
主要针对想从事数据科学分析，机器学习相关工作的学员，针对性学习电商运营优化数据处理，分析和策略优化等应用。
你将收获
熟悉供应链管理的数据科学应用，处理真实数据
会应用基本的相关机器学习模型
快速利用开源Web框架展示模型结果分析
你将学习的技能
E.g. SQL, Python
end-to-end解决优化运营相关商业问题
搭建一个可以放在简历或者Github上的数据分析交互网站
课题介绍
本课程内容分为两部分。第一部分：主要针对数据岗位需要用到的tech知识点、难点和考点（E.g. SQL, Python）进行逐一讲解和突破。第二部分：整合了数据处理，机器学习，分析交互式可视化等知识，切身体会真实的电商优化管理商业案例，从一个数据科学家的角度end-to-end解决优化运营相关商业问题，为未来的工作打下基础。
课程大纲
项目总时长为12课时，导师与学生线上沟通（布置软件学习等相关的任务，引导学生熟练使用SQL，Python, Streamlit等数据分析和可视化工具），会根据学生基础进行课程调整，知识点梳理和范例讲解，提供给学生数据案例并利用方法包括：数据处理，机器学习和网页App等，最后搭建一个可以放在简历或者Github上的数据分析交互网站。
1
Intro to operational optimization in the context of E-commerce Supply Chain and its applications in Data Science
考察：Q&A
授课2小时; 学习2小时
2
Getting familiar with SQL and Python Query Data with SQL & Exploratory Data Analysis with Python
考察：SQL & Python coding Data analysis
授课4小时; 学习4小时
3
Introduction to Forecasting Models Time series models to forecast customer demand
考察：Build and Analyze different forecast models
授课2小时; 学习2小时
4
Build causal model to improve network transparency Causal inference to connect the supply chain network and identify bottlenecks
考察：Causal Model Building and Inference
授课3小时; 学习4小时
5
Create Interactive Dashboard with Streamlit and Python Streamlit分析模型可视化
考察：Streamlit & Python coding tasks
授课1小时; 学习1小时
课程导师
Yuan
经历
卡内基梅隆大学硕士学位满绩毕业IBM认知工程师实习生并拿到全职工作机会美国银行计量分析实习offer四次实习经历和两次全职经历加州大学圣地亚哥分校交换生新加坡全额奖学金和国立大学全额奖学金得主
教育
美国数据分析硕士项目推荐及申请数据分析师实习或全职面试技巧和知识点总结实习经历横跨多个领域，可提供商业数据分析就业方向的指导解惑早期出国留学和新加坡Vs美国留学经验分享新加坡和美国求职经验分享
