拥有真实公司背景的项目,可获得真实项目经验。有Linke page展示项目成果,可关联到自己简历/linkedin展示
项目主题:根据餐厅的实际销售流水,帮助餐厅发现、优化和解决运营中的问题。
项目内容:课程制定了一个项目的理想化实施方案,学生根据自己的能力和兴趣选择项目方向(DA、DS)和进度。在 DS 方向进度快的学生还可以尝试 MLE 的内容。8 周时间的学习内容完全取决于学生自己的能力和投入时间。
指导方式:模拟工作环境,导师作为产品经理和 tech lead,提供任务描述和技术架构,学生自己根据理解的需求进行开发,导师进行结果验收,根据学生的实际情况给予学习建议和努力方向。帮助学生为实际工作场景做好准备。
互动频率:为了保证效果,每个学生每周保证 1 小时 catch up,具体时间由学生灵活安排,每次 catch up 所有学生一起参加互相学习。
项目时长:8 周
项目类型:团队项目
上课模式:课程以标准的 Scrum 模式开展,每两周为一个 Sprint,课程一共 4 个 Sprint
目标:基础数据分析技巧,进行数据解读和客户画像分析。
注意⚠️:以下项目时间安排仅供参考,8 周内的实际进度根据学生背景和能力自行决定。提前完成的学生可以参与到其他项目路径中。
周 1-2: EDA 了解数据
周 3-4: 描述性分析 - 客户画像
周 5-6: 餐品分析
周 7-8: 结果呈现与建议
目标:在描述性分析基础上,探索预测模型,进行客户流失预测和销量预测。
注意⚠️:以下项目时间安排仅供参考,8 周内的实际进度根据学生背景和能力自行决定。提前完成的学生可以参与到其他项目路径中。
周 1-3: EDA 与描述性分析加深
周 4-5: DS 路线 - 客户流失预测
周 6: 销量预测基础
周 7: 销量预测进阶
周 8: 模型优化与策略建议
目标:完整经历数据科学项目流程,从数据分析到模型部署,掌握高级分析技巧和机器学习工程。
注意⚠️:以下项目时间安排仅供参考,8 周内的实际进度根据学生背景和能力自行决定。提前完成的学生可以参与到其他项目路径中。
周 1-2: 高级 EDA 与特征工程
周 3-5: DS 路线加深 - 客户流失预测与销量预测
周 6-7: MLE 路线与 SWE 路线
周 8: 高级模型优化与自动化
地址
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