'同樣出國留學，為什麼有人畢業就進年薪百萬的Data崗，而你卻只能月薪6千？'
相信大多數人在向美帝國貢獻了多年學費之後，都希望能賺回本錢，順帶刷個工作經驗再回去報效祖國。
然而現實卻無比殘酷....
Fact 01
畢業後，大多數留學生
無法在美國找到工作
據美國移民局USCIS報告：僅有約1.6萬中國留學生 —— 不到5%的人，畢業後在美實現初次就業(initial employment)。
留學生畢業後想長期在美合法工作，需要有公司贊助申請H-1B工作簽證。而在川普“買美國貨，僱美國人”的政策下，越來越多公司在招國際生時，傾向於贊助那些美國人無法勝任和替代的崗位。（比如，科技類、數據分析類崗位）
Fact 02
80%海歸認為收入低於預期
有海外經歷的留學生更容易就業
根據教育部《2018年中國海歸就業創業調查報告》顯示，2018年，海歸群體收入與預期矛盾進一步加劇。
80%的海歸認為收入水平低於預期。月收入6000元及以下海歸群體佔比最高，為33%。
報告還顯示，那些有海外工作經驗的海歸，回國會更快速找到工作。
"相信大多數人在向美帝國貢獻了多年學費之後，都希望能賺回本錢，順帶刷個工作經驗再回去報效祖國。
然而現實卻無比殘酷....
Fact 01
畢業後，大多數留學生
無法在美國找到工作
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Fact 02
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有海外經歷的留學生更容易就業
根據教育部《2018年中國海歸就業創業調查報告》顯示，2018年，海歸群體收入與預期矛盾進一步加劇。
80%的海歸認為收入水平低於預期。月收入6000元及以下海歸群體佔比最高，為33%。
報告還顯示，那些有海外工作經驗的海歸，回國會更快速找到工作。
在海外的工作經驗固然重要，
可是在美國就業形勢、H1B政策
都對留學生不利的情況下，
畢業後的留學生舉步維艱.....
然而，有這樣一批留學生，
卻能在畢業後就順利拿到美國大公司
【數據分析崗】offer！
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80%的海歸認為收入水平低於預期。月收入6000元及以下海歸群體佔比最高，為33%。
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(以硅谷灣區為例)
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（數據來源：Paysa, Glassdoor）
而且通常，公司對這些崗位的
留學生H1B、綠卡政策十分友好！
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那麼，他們都是如何拿到
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一起來聽聽這些同學的親身經驗：
Bianca Hao
Aetna, Senior Data Aanlyst
跟很多留學生一樣，“畢業後求職是什麼？” 我都是懵的。
剛開始，我不僅不瞭解求職市場，對自身能力的也沒有一個清晰的認識。沒有知識體系，沒有求職方向。
後來，我參加了來Offer的人工智能與數據科學強化課程。他們的老師們都是來自谷歌、FB這些大公司的精英，我覺得求職路上有他們帶領，一定特別有收穫。
果不其然， 老師的課堂很棒、很有“料”。而且課後他們不止一次地給我做1v1的求職輔導，讓我瞭解現在的行業趨勢，以及適合我的公司、崗位; 多次給我做mock interview，讓我提前感受面試流程、進入面試狀態；針對data challenge，老師們也很耐心地給我講解答題步驟和一些小tips......
真心感謝這些老師，還好有他們在求職路上carry我，後來收穫滿意offer！
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果不其然， 老師的課堂很棒、很有“料”。而且課後他們不止一次地給我做1v1的求職輔導，讓我瞭解現在的行業趨勢，以及適合我的公司、崗位; 多次給我做mock interview，讓我提前感受面試流程、進入面試狀態；針對data challenge，老師們也很耐心地給我講解答題步驟和一些小tips......
真心感謝這些老師，還好有他們在求職路上carry我，後來收穫滿意offer！
Xylia Chen
Lyft, Machine Learning Engineer
離畢業還有一年的時候，因為看到一些學長學姐找工作時的焦頭爛額，不想自己畢業後太狼狽，我通過同學推薦報名了來Offer。
在來Offer的課程中，我跟著Data班老師學習了各類Machine Learning Model，Deep Learning，大數據等，更進一步鞏固了Python編程的能力。
在那時，求職對我來說還只是個“遠慮”，上課最主要是因為興趣，上完後我當時也沒有馬上開始找工作，但課程的內容讓我能夠先人一步把知識體系搭建起來，極大的幫助了我之後的求職。
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在來Offer的課程中，我跟著Data班老師學習了各類Machine Learning Model，Deep Learning，大數據等，更進一步鞏固了Python編程的能力。
在那時，求職對我來說還只是個“遠慮”，上課最主要是因為興趣，上完後我當時也沒有馬上開始找工作，但課程的內容讓我能夠先人一步把知識體系搭建起來，極大的幫助了我之後的求職。
Xidian
Microsoft, Mashine Learning Engineer
數據崗位很火，人人都想申請，但是很多人不知道，大部分數據崗位求職也是會考察算法能力和編程的 （雖然面試要求不會像對程序員那樣高）。
算法和編程也是我的薄弱環節。好在來Offer的課會囊括數據崗位要求的Python、SQL知識點。
另外關於準備面試我還有3個小建議：一是多做mock interview；二是需要將知識點溫故知新；三是簡歷上的項目經歷一定要吃透。
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Xidian
Microsoft, Mashine Learning Engineer
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另外關於準備面試我還有3個小建議：一是多做mock interview；二是需要將知識點溫故知新；三是簡歷上的項目經歷一定要吃透。
Alex Liu
Insikt, Data Aanlyst
對於new grad來說，如果沒有相應的經驗和知識，很難在面試中impress到面試官。
所以想往這條路發展的同學，建議大家多多參與一些項目，做做case study練習。我個人是跟著來Offer的【人工智能與數據科學強化課程】中的老師做項目，覺得十分受用。
老師們有多年的工業經驗，無論是在推薦系統還是實驗設計，在講解理論知識點的同時，也會告訴同學們工業界中是怎樣使用的，一些模型的參數是怎樣設計和調試的，對用戶和business會有哪些影響等等。
坦率講，這些知識很難在學校能夠接觸到，如果在面試中能夠展現出來，會加分不少。
原來，
這些拿到offer的同學
也並不是隨隨便便成功，
他們都是經過了系統的訓練和名師指導，
才有畢業後的耀眼成績
好奇他們上了什麼課？
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7月24日，免費開放試聽！
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商業分析師、數據科學家、AI工程師...
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所以想往這條路發展的同學，建議大家多多參與一些項目，做做case study練習。我個人是跟著來Offer的【人工智能與數據科學強化課程】中的老師做項目，覺得十分受用。
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坦率講，這些知識很難在學校能夠接觸到，如果在面試中能夠展現出來，會加分不少。
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商業分析師、數據科學家、AI工程師...
都能助你斬獲讓你滿意的data崗offer！
一門課程，兩大track！
每個track都有提升不同技能的實戰項目
這些項目每期都會更新！
跟著來自工業界的導師手把手地做項目
不僅讓你在動手中學習，
還讓簡歷更加分！
"相信大多數人在向美帝國貢獻了多年學費之後，都希望能賺回本錢，順帶刷個工作經驗再回去報效祖國。
然而現實卻無比殘酷....
Fact 01
畢業後，大多數留學生
無法在美國找到工作
據美國移民局USCIS報告：僅有約1.6萬中國留學生 —— 不到5%的人，畢業後在美實現初次就業(initial employment)。
留學生畢業後想長期在美合法工作，需要有公司贊助申請H-1B工作簽證。而在川普“買美國貨，僱美國人”的政策下，越來越多公司在招國際生時，傾向於贊助那些美國人無法勝任和替代的崗位。（比如，科技類、數據分析類崗位）
Fact 02
80%海歸認為收入低於預期
有海外經歷的留學生更容易就業
根據教育部《2018年中國海歸就業創業調查報告》顯示，2018年，海歸群體收入與預期矛盾進一步加劇。
80%的海歸認為收入水平低於預期。月收入6000元及以下海歸群體佔比最高，為33%。
報告還顯示，那些有海外工作經驗的海歸，回國會更快速找到工作。
在海外的工作經驗固然重要，
可是在美國就業形勢、H1B政策
都對留學生不利的情況下，
畢業後的留學生舉步維艱.....
然而，有這樣一批留學生，
卻能在畢業後就順利拿到美國大公司
【數據分析崗】offer！
他們就是硅谷IT黃埔軍校來Offer的學員!
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要知道，
Data崗位現在可是
美國最高薪的職位之一！
感受下這誘人的薪資：
(以硅谷灣區為例)
（數據來源：Paysa, Glassdoor）
而且通常，公司對這些崗位的
留學生H1B、綠卡政策十分友好！
那麼，他們都是如何拿到
炙手可熱的Data offer的呢？
一起來聽聽這些同學的親身經驗：
Bianca Hao
Aetna, Senior Data Aanlyst
跟很多留學生一樣，“畢業後求職是什麼？” 我都是懵的。
剛開始，我不僅不瞭解求職市場，對自身能力的也沒有一個清晰的認識。沒有知識體系，沒有求職方向。
後來，我參加了來Offer的人工智能與數據科學強化課程。他們的老師們都是來自谷歌、FB這些大公司的精英，我覺得求職路上有他們帶領，一定特別有收穫。
果不其然， 老師的課堂很棒、很有“料”。而且課後他們不止一次地給我做1v1的求職輔導，讓我瞭解現在的行業趨勢，以及適合我的公司、崗位; 多次給我做mock interview，讓我提前感受面試流程、進入面試狀態；針對data challenge，老師們也很耐心地給我講解答題步驟和一些小tips......
真心感謝這些老師，還好有他們在求職路上carry我，後來收穫滿意offer！
Xylia Chen
Lyft, Machine Learning Engineer
離畢業還有一年的時候，因為看到一些學長學姐找工作時的焦頭爛額，不想自己畢業後太狼狽，我通過同學推薦報名了來Offer。
在來Offer的課程中，我跟著Data班老師學習了各類Machine Learning Model，Deep Learning，大數據等，更進一步鞏固了Python編程的能力。
在那時，求職對我來說還只是個“遠慮”，上課最主要是因為興趣，上完後我當時也沒有馬上開始找工作，但課程的內容讓我能夠先人一步把知識體系搭建起來，極大的幫助了我之後的求職。
Xidian
Microsoft, Mashine Learning Engineer
數據崗位很火，人人都想申請，但是很多人不知道，大部分數據崗位求職也是會考察算法能力和編程的 （雖然面試要求不會像對程序員那樣高）。
算法和編程也是我的薄弱環節。好在來Offer的課會囊括數據崗位要求的Python、SQL知識點。
另外關於準備面試我還有3個小建議：一是多做mock interview；二是需要將知識點溫故知新；三是簡歷上的項目經歷一定要吃透。
Alex Liu
Insikt, Data Aanlyst
對於new grad來說，如果沒有相應的經驗和知識，很難在面試中impress到面試官。
所以想往這條路發展的同學，建議大家多多參與一些項目，做做case study練習。我個人是跟著來Offer的【人工智能與數據科學強化課程】中的老師做項目，覺得十分受用。
老師們有多年的工業經驗，無論是在推薦系統還是實驗設計，在講解理論知識點的同時，也會告訴同學們工業界中是怎樣使用的，一些模型的參數是怎樣設計和調試的，對用戶和business會有哪些影響等等。
坦率講，這些知識很難在學校能夠接觸到，如果在面試中能夠展現出來，會加分不少。
原來，
這些拿到offer的同學
也並不是隨隨便便成功，
他們都是經過了系統的訓練和名師指導，
才有畢業後的耀眼成績
好奇他們上了什麼課？
來Offer人工智能與數據科學強化課程
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