行业背景提升实战项目
围绕具体问题完成实践，建立能展示、能解释个人贡献的项目经历。
以下为此类服务的一般说明，本项目的具体要求与内容请结合下方介绍确认。
哪些需求可以考虑这类服务？
- 学过理论或工具，但缺少从问题到成果的完整项目实践。
- 转专业、转岗位，希望建立与目标方向相关的技能与作品。
- 简历中的项目较薄弱，或尚不能清楚解释自己的工作与取舍。
为什么参加实战项目？
- 把学到的知识用于具体问题，练习分析、实现与复盘。
- 根据项目大纲形成可展示的成果，并梳理自己实际完成的部分。
- 练习讲清需求、方案选择、遇到的困难与解决过程，为求职表达积累素材。
如何判断是否适合自己？
不是每个人都需要再参加一个项目。如果你已有充分相关实践，可能更需要面试辅导。培训项目不自动等同于正式工作或实习经历，应如实描述。
项目成果、基础要求、授课形式与时间投入以本项目大纲为准；不同项目不统一承诺代码、报告或上线产品，也不统一采用 1 对 1 授课。
本项目适用人群
主要针对数理背景较强的Master学生或者PhD，并且在北美寻求数据科学、人工智能方向工作的学员。本项目期待帮助想要求职数据科学类的学员脱颖而出，并且提前锁定北美技术类工作Offer
你将收获
提供丰富的开源数据
深入学习业内领先的时间序列分析的模型理论与代码实现
做完整的时间序列分析项目
你将学习的技能
学生将自己从0到1完成多个业界常用并且受欢迎的数据科学模型
结课时展示自己的完整模型与阐释
深入学习业内领先的时间序列分析的模型理论与代码实现
课题介绍
深入学习业内领先的时间序列分析的模型理论与代码实现，而不仅仅停留在简单的预测模型与分类模型上，由多年工作经验的数据科学家一对一指导，直击一线大厂数据科学offer
课程大纲
课程将以端到端数据科学项目实操为导向，从模型的理论解释、参数选择、编程技巧三方面进行讲解，完整的带领学生从数据收集与清理到建模输出做完整的时间序列分析项目，并后续增加可选的A/B Testing或时间序列进阶技巧。学生可以自己定义感兴趣的问题，并在导师指导下选择数据集，结课时展示自己的完整模型与阐释
1
Introduction to Data Science & Machine Learning Project
考察：Basic Data Science & Machine Learning concepts and pipeline, how to start a hands-on DS project
授课1小时; 学习2小时
2
Python & SQL for Data Scientist/Analyst
考察：Coding tasks: from easy to hard Project: Use Python/SQL to get, process, analyze, and visualize data
授课2小时; 学习4小时
3
Topic: A Deep Dive into Time Series Analysis
考察：Components of time series - Time series analysis vs regular regression analysis - Common time-series models - Machine Learning for Time Series
授课2小时; 学习4小时
4
Practical Session: Fraud Detection and Analysis on time-series transaction data
考察：Project: EDA and modeling on time-series data, model comparison, how to use DS techniques to improve fraud detection accuracy
授课4小时; 学习8小时
5
AB testing
考察：Further exploring more advanced time-series sessions, adding product case study to the project
授课3小时; 学习6小时
课程导师
Rain
经历
哥伦比亚大学STEM硕士，GPA 3.96/4.0美国科技公司在职Data Scientist30+公司面试经验及5+offer多段DS/AI Education方向实习经历DS/AI/ML相关 20+实战项目经历IEEE论文发表
教育
六年工科背景，编程及项目实战经验丰富曾在多家教育机构从事tech instructor，擅长与学生交流沟通熟悉申请美国留学以及留美找工作相关流程面试经验丰富，可提供有效的DS方向笔试面试辅导并传授个人技巧精通DS完整知识体系框架，并有完善的笔记和代码资源中美两地职业资源丰富
常见问题
实战项目与学校作业有什么区别？
选择时重点比较问题场景、实践深度、导师反馈和成果要求，而不是只看名称。可结合本项目大纲，确认它能否补足现有课程作业尚未覆盖的能力。
已经有项目经历，还一定要报名吗？
不一定。先看现有项目与目标岗位的相关程度，以及你能否解释自己的贡献；若这些已经充分，面试准备或其他求职支持可能更适合。
实战项目可以写成企业实习吗？
培训项目与正式实习不是同一类经历。应按实际参与形式、工作内容和可核实的事实填写简历，不将培训项目包装成不存在的雇佣经历。
