经常有小伙伴会问：
数据科学家日常工作是什么？
需要必备的职业技能有哪些？
如何建立数据分析模型？
在业务上如何应用数据科学思维？
相信很多没有了解过数据分析的同学非常困惑和焦虑，面对一张张报表，一页页数据，我们经常手足无措，更别提用科学的数据分析方法去做分析了，能用Excel生成一张张可视化报表，已是超标准要求了，更别提用Python编程了。
针对这样的情况，Smart金科经过前期的精心准备，隆重推出了数据科学家养成特训营课程（只要一元），旨在让更多的同学能揭开数据科学的真实面纱，一步步成为数据分析建模大神，废话不多说，直接看目录：
（明哥看了下目录，绝对是福利，内容如此详实）
第一阶段：数据分析基础入门介绍
Part1：数据科学基础入门介绍
知识点1：数据分析是什么、能做什么
知识点2：数据分析师必备职业技能
Part2：数据思维与指标体系搭建
知识点1：数据分析思维模型
知识点2：业务指标体系搭建
Part6：webscraper爬虫介绍
知识点1：爬虫基本原理
知识点2：爬虫主流工具介绍
知识点3：webscraper安装使用
知识点4：webscraper应用案例
Part7：Python构建完整的爬虫项目
知识点1：认识你的网页结构
知识点2：Request之Get与Post
知识点3：构建Python爬虫项目框架
第四阶段：数据可视化
Part8：Python数据可视化
知识点1：数据可视化应用场景
知识点2：matplotlib的可视化应用案例
知识点3：pyecharts的可视化应用案例
第五阶段：数据建模工作流介绍
Part9：数据建模基础入门介绍
知识点1：统计学习与机器学习的区别
知识点2：常用算法介绍及应用场景
知识点3：构建数据模型的任务拆解
知识点4：客户购买倾向性预测建模项目构建思路分析
第六阶段：数据建模实战案例讲解
Part10：信用评分卡项目构建流程
知识点1：风控数据集准备及标签定义
知识点2：特征工程构建策略
知识点3：logistic回归评分卡构建
知识点4：模型效果评价指标
知识点5：模型上线及指标监控
下面是课程细节介绍：
理论与实操相结合，在课程开始会重点讲解数据分析思维方法论，让同学们对数据分析全貌有基础的认知，并且也会带领大家掌握Python的基础数据处理能力及数据获取能力，在课程中后期，更多的会结合多领域的实际案例做讲解，业务领域涉及智慧营销、智能风控、智能金融、商业分析等，通过这类业务领域建模实操学习，同学们可以掌握数据科学建模方法，在案例演练中结合Python语言进行编程实操，让同学们在实践中快速掌握数据科学思维！
课程随到随学！与数据科学全链条训练营学员共享学习社群，老师随时提供学习答疑！
希望能多学一门技能傍身，希望从事数据相关工作的在校大学生
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本次特训营的学习课程均采用录播的方式进行学习，学员可以随到随学，灵活安排自己的时间，我们会不定期组织老师进行在线直播答疑！同学们不要错过哦！
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关于课程问题，可咨询我们的助教老师"小艾"，在此奉上她的微信，大家有任何问题可以随时咨询哦！
微信号：18664933182
