AI聘

数据科学家面试系列讲座 ， 助你成功迈向数据职业生涯 - 第一讲
2025-09-25 18:00 - 19:00 (America/Los_Angeles) | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/3317563526281/WN_vow4FNVGRuGhGsSdpyVXbw
主题介绍：
在数字化时代，数据科学家已成为最具需求的职业之一。然而，如何在激烈的竞争中脱颖而出，成功通过面试，是每位求职者都面临的巨大挑战。
本系列讲座通过10次讲座的学习，将为你详细解析数据科学家面试的各个环节，从技术考核、编程能力到案例分析与产品思维，助你全面提升面试竞争力。
无论你是初入职场的新人，还是正在寻求职业转型的专业人士，我们的讲座将提供实际的技巧和洞见，帮助你自信应对各类面试挑战。加入我们，一起为数据科学家的职业梦想开门。
讲座安排：
1.综述：数据科学家的面试形式内容和技巧
2.Database
3.Big data and big data
4.Data structure and algorithm
5.Probability
6.Statistics
7.Machine learning algorithm
8.Machine learning pipeline
9.MLOps and full-stack data scientist
10.AI and large language model
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主办方：AI聘 — 北美数据类、软件类求职服务一站式服务。
三大项目为你全程解除求职困扰：
1. 找到工作再付费的Career VIP项目，为全职岗位求职者提供最专业的支持；
2. Career Plus项目，为全职求职者提供短期强化训练，低成本一站式求职服务；
3. Intern VIP项目，为短期实习求职者提供内推、全程面试辅导支持。
可登录 www.aipin.io了解更多项目信息和成功案例。
邮箱: info@aipin.io
电话: +1 (626) 566 1822

解锁AI图像新时代：掌握Google Nano Banana文生图应用开发
2025-09-26 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/9517575787355/WN_avceILqlTi2lZD_arwogTA
主题介绍：
Nano Banana是Google DeepMind刚刚发布的革命性图像AI模型，已经让整个AI社区”going bananas” ！与传统文生图工具相比，它具有：
• 角色一致性超强：多次生成保持相同面部、服装细节
• 图像编辑专长：不只是生成，更擅长精确编辑现有图像
• 世界知识加持：基于Gemini 2.5 Flash，理解更丰富的语义
• 场景逻辑完整：生成的图像更符合现实逻辑
抢占市场先机
• 文生图市场预计2025年达到150亿美元
• Nano Banana刚发布，竞争对手还在追赶
• 现在入场，成为第一批专家！
你将学到什么：
模块一：Nano Banana深度解析
1.技术原理剖析
• Gemini 2.5 Flash Image架构解读
• 与Midjourney、DALL-E 3的差异对比
• 角色一致性技术实现原理
2.平台接入方式
• Gemini应用直接使用
• Google AI Studio API调用
• Hugging Face集成方案
模块二：实战应用开发
1.基础应用构建
• 环境搭建与API配置
• 基本文生图功能实现
• 提示词工程最佳实践
2.高级功能开发
• 批量图像生成与管理
• 图像编辑与风格转换
• 角色库构建与一致性保持
模块三：商业化落地
1.应用场景分析
• 电商产品图生成
• 社交媒体内容创作
• 游戏角色设计
• 教育内容制作
2.商业模式设计
• SaaS订阅模式
• API服务变现
• 定制化解决方案
• 成本控制策略
谁应该参加？
• 想拓展AI应用开发技能
• 数据科学家转行LLM工程师
• 产品经理：需要了解AI图像技术实现
• 创业者：寻找AI+图像的商业机会
• 设计师：希望用AI提升工作效率
• 学生：对AI图像技术感兴趣
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主办方：数据应用学院
数据应用学院是北美一家集培训、项目实习和内推于一体的机构，我们的项目导向课程专注学员成果，并提供职业发展指导。感兴趣的小伙伴可以点击下面的链接，解锁更多专业技能：
最新直播课程——大语言模型开发者训练营：https://study.dataapplab.com/course?courseid=llm-developer-bootcamp-2508
在售录播课程列表：https://study.dataapplab.com/pages/home
数据科学家求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=dstraining
商业分析师求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=ba-training

数据科学家面试系列讲座 ， 助你成功迈向数据职业生涯 - 第二讲
2025-10-02 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/3317563526281/WN_vow4FNVGRuGhGsSdpyVXbw

VIBE CODING – 让编程小白秒变AI编程达人
2025-10-03 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/6017575798903/WN_U51XfALnSMyBfkD6D_dcZg
主题介绍：
什么是VIBE CODING？编程界的革命性概念。VIBE CODING不是传统的死记硬背代码语法，而是：
• 直觉驱动：靠感觉和逻辑思维编程，而不是记忆语法
• AI协作：让AI成为你的编程伙伴，你负责创意，AI负责实现
• 快速迭代：从想法到产品，几分钟就能看到结果
• 创意优先：重点是解决问题和实现创意，而不是纠结技术细节
为什么现在学编程是最佳时机？
• 传统编程学习：需要3-5年才能独立开发
• VIBE CODING + AI工具：3-5周就能做出实用项目！
为什么选择CURSOR？
AI编程工具中的王者，Cursor是目前最强大的AI编程助手，它能：
• 理解自然语言：用中文描述需求，自动生成代码
• 实时对话编程：像聊天一样与AI协作开发
• 智能调试：自动发现并修复代码问题
• 知识库集成：内置最新技术文档和最佳实践
• 极速开发：传统需要几天的功能，几小时就能完成
谁应该参加？
• 完全零基础：从未写过一行代码的小白
• 传统行业从业者：想转型或提升工作效率
• 创业者：有想法但缺乏技术实现能力
• 学生：想学编程但觉得传统方式太难
• 设计师/运营：需要技术能力协助工作
• 数据分析师，数据科学家
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主办方：数据应用学院
数据应用学院是北美首家集培训、项目实习和内推于一体的机构，我们的项目导向课程专注学员成果，并提供职业发展指导。感兴趣的小伙伴可以点击下面的链接，解锁更多专业技能：
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数据科学家求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=dstraining
商业分析师求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=ba-training

数据科学家面试系列讲座 ， 助你成功迈向数据职业生涯 - 第三讲
2025-10-09 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/3317563526281/WN_vow4FNVGRuGhGsSdpyVXbw

守护AI时代：大语言模型安全防护与风险应对
2025-10-10 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/1817575798295/WN_LjXnkA_nQ5S3b-X_-YCfnw
主题介绍：
为什么LLM安全如此重要？当前安全形势严峻！
随着ChatGPT、Claude、GPT-4等大语言模型的广泛应用，安全威胁正在快速演化：
•数据泄露风险：训练数据中的敏感信息可能被恶意提取
•深度伪造攻击：生成虚假但极其逼真的内容
•有害内容生成：绕过安全机制产生危险信息
•对抗性攻击：精心设计的输入导致模型异常行为
•偏见与歧视：模型输出可能包含社会偏见
•企业合规风险：违反数据保护法规的潜在后果
真实威胁案例
•2024年某知名企业：员工使用ChatGPT处理内部文档，意外泄露商业机密
•2023年安全研究：研究者通过提示工程成功提取训练数据中的个人信息
•银行业案例：AI客服系统被攻击者利用生成虚假金融建议
你将学到什么：
本期讲座60分钟精华内容，深度剖析LLM安全威胁全景。涵盖提示注入、数据中毒、模型窃取等核心风险，解析LLM安全框架。深入探讨攻击手法与防护技术，提供企业级安全策略与合规指导。掌握前沿防护技术，构建AI安全防线。
谁应该参加？
•安全工程师：负责AI系统安全防护
•AI/ML工程师：开发和部署LLM应用
•产品经理：管理包含LLM功能的产品
•合规官员：确保AI应用符合法规要求
•CTO/技术负责人：制定AI安全战略
•风险管理专员：评估AI相关业务风险
适用行业
•金融服务：银行、保险、证券
•医疗健康：医院、制药、医疗设备
•政府机构：公共服务、监管部门
•教育科技：在线教育、学习平台
•电商零售：智能客服、推荐系统
•企业服务：SaaS平台、咨询公司
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主办方：数据应用学院
数据应用学院是北美首家集培训、项目实习和内推于一体的机构，我们的项目导向课程专注学员成果，并提供职业发展指导。感兴趣的小伙伴可以点击下面的链接，解锁更多专业技能：
最新直播课程——大语言模型开发者训练营：https://study.dataapplab.com/course?courseid=llm-developer-bootcamp-2508
在售录播课程列表：https://study.dataapplab.com/pages/home
数据科学家求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=dstraining
商业分析师求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=ba-training

数据科学家面试系列讲座 ， 助你成功迈向数据职业生涯 - 第四讲
2025-10-16 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/3317563526281/WN_vow4FNVGRuGhGsSdpyVXbw

揭秘AI大脑：大语言模型是如何思考的
2025-10-17 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/8517575801099/WN_O_MWLMJwSi2slJxLQCPpnA
AI真的在”思考”吗， 大语言模型是如何思考的。在最近几年，LLM推理能力取得的惊人进展：
• GPT-3 → GPT-4：数学推理能力提升300%
• 思维链技术：复杂推理准确率从30%跃升至85%
• 多模态推理：图像+文本综合分析能力
• 创新推理：能够产生前所未有的解决方案
当ChatGPT能解复杂数学题，Claude能进行逻辑推理，GPT-4能写出精妙的诗歌时，我们不禁要问：
• AI是如何理解复杂问题的
• 它们是如何建立知识间的联系
• 推理过程究竟发生了什么
• 这种”思考”与人类思维有何异同
谁应该参加？
• AI研究员：深入理解LLM推理机制
•算法工程师：优化模型推理性能
•产品经理：评估AI推理能力边界
•数据科学家：应用推理技术解决实际问题
•研究生：推理相关研究方向
•技术领导者：制定AI技术发展策略
适用研究领域
• 人工智能：机器学习、深度学习
• 认知科学：人机认知对比研究
• 计算语言学：自然语言理解
• 神经科学：人工神经网络研究
• 智能决策：商业智能、自动化决策
• 教育技术：智能教学系统
主办方：数据应用学院
数据应用学院是北美首家集培训、项目实习和内推于一体的机构，我们的项目导向课程专注学员成果，并提供职业发展指导。感兴趣的小伙伴可以点击下面的链接，解锁更多专业技能：
最新直播课程——大语言模型开发者训练营：https://study.dataapplab.com/course?courseid=llm-developer-bootcamp-2508
在售录播课程列表：https://study.dataapplab.com/pages/home
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商业分析师求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=ba-training

数据科学家面试系列讲座 ， 助你成功迈向数据职业生涯 - 第五讲
2025-10-23 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/3317563526281/WN_vow4FNVGRuGhGsSdpyVXbw

破解AI谎言：大语言模型幻觉问题深度解析
2025-10-24 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/8317586191357/WN_aRE6e-qqTp-UHuVaWh46cA
主题介绍：
AI在撒谎？这比你想象的更严重也是令人震惊的现实! 当ChatGPT信誓旦旦地告诉你一个根本不存在的学术论文，当Claude详细描述一位完全虚构的历史人物，当GPT-4编造出看似专业的财务数据时——我们面临的不是技术小bug，而是AI时代最危险的陷阱！
真实灾难案例
• 2023年律师事件：美国律师使用ChatGPT撰写法庭文件，引用了6个完全虚假的判例，面临法庭制裁
• 医疗咨询风险：AI医疗助手错误推荐药物组合，差点造成严重医疗事故
• 投资决策失误：基于AI生成的虚假财务分析，某基金损失数百万美元
幻觉无处不在
• 学术引用：60%的AI引用论文不存在或信息错误
• 人物信息：40%的专家介绍包含虚构元素
• 数据统计：30%的数字数据完全编造
• 历史事件：25%的历史描述存在时间线错误
你将学到什么：
模块一：幻觉现象全景透视
1.四大幻觉类型深度剖析
• 事实性幻觉：虚构人物、事件、数据
• 逻辑性幻觉：自相矛盾、逻辑漏洞
• 时间性幻觉：时间线混乱、过时信息
• 上下文幻觉：答非所问、主题偏离
2.幻觉表现形式识别
• 编造学术引用的常见模式
• 虚假专家权威的包装手法
• 数据造假的典型特征
• 概念混淆的危险信号
3.行业风险评估
• 医疗健康：生命安全风险
• 法律服务：法律责任风险
• 金融投资：经济损失风险
• 教育培训：知识误导风险
模块二：幻觉产生机制解密
1.技术根源分析
• 训练数据缺陷：质量不一、信息过时
• 模型架构局限：概率生成的inherent问题
• 优化目标冲突：流畅性vs准确性的权衡
2.认知机制探究
• 知识压缩导致的信息丢失
• 模式匹配vs真实推理的差异
• 不确定性处理机制的缺陷
3.幻觉触发条件
• 超出训练范围的问题
• 模糊或歧义的查询
• 高压力生成环境
模块三：幻觉检测技术实战
1.自动检测方法
• 一致性验证：Self-consistency采样技术
• 外部验证：知识库交叉检查
• 不确定性量化：置信度评估算法
2.评估框架应用
• HaluEval基准：标准化评估流程
• FActScore系统：事实准确性打分
• 人工评估：专家审核标准
3.实时监控系统
• 幻觉风险预警机制
• 异常输出自动标记
• 用户反馈收集系统
模块四：幻觉缓解策略
1.训练阶段优化
• RAG技术：检索增强生成
• 对比学习：真假样本区分训练
• 知识蒸馏：专家知识注入
2.推理阶段控制
• 提示工程：反幻觉提示词设计
• 多轮验证：渐进式事实确认
• 输出过滤：后处理安全网
3.人机协作模式
• 专家审核环节设计
• 用户反馈循环优化
• 持续学习改进机制
谁应该参加？
• AI产品经理：负责AI产品质量控制
• 数据科学家：每天依赖LLM工具的分析师
• 算法工程师：开发和优化LLM系统
• 质量保证工程师：AI系统测试与验证
• 技术决策者：评估AI部署风险
• 合规官员：确保AI输出合规性
• 研究人员：从事LLM可靠性研究
重点关注行业
•医疗健康：AI诊断、用药建议
•法律服务：法律研究、文书起草
•金融服务：投资分析、风险评估
•教育培训：智能辅导、知识问答
•媒体内容：新闻生成、事实核查
•政府服务：政策解读、公共咨询
技术背景要求
•基础级：了解LLM基本概念
•推荐级：有AI产品开发经验
•理想级：熟悉机器学习评估方法
职业发展机遇
•稀缺技能高溢价：AI安全专家平均薪资高出40%
•市场需求旺盛：每家AI公司都需要幻觉解决方案
•技术门槛构建：现在学习成本最低，未来门槛会更高
•专家地位确立：成为组织内AI安全技术权威
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主办方：数据应用学院
数据应用学院是北美首家集培训、项目实习和内推于一体的机构，我们的项目导向课程专注学员成果，并提供职业发展指导。感兴趣的小伙伴可以点击下面的链接，解锁更多专业技能：
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数据科学家求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=dstraining
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数据科学家面试系列讲座 ， 助你成功迈向数据职业生涯 - 第六讲
2025-10-30 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/3317563526281/WN_vow4FNVGRuGhGsSdpyVXbw

BloombergGPT ：利用人工智能改变金融
2025-10-31 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/1817590456234/WN_ioXtS9EtQC61NlTPb0j19w
主题介绍：
加入我们即将举行的网络研讨会，探索BloombergGPT如何重塑金融分析的未来。
人工智能正在改变各行各业的运作方式，而这种转变在金融领域尤为显著。BloombergGPT是全球首个专为金融领域打造的大规模语言模型，融合了尖端人工智能技术和数十年的行业专业知识。
本次网络研讨会将解析BloombergGPT的设计、功能以及它为全球金融生态系统中的交易员、分析师和决策者提供的改变游戏规则的应用程序。
你将学到什么：
• BloombergGPT是什么，如何训练，以及Bloomberg为何构建它。
• BloombergGPT 的数据、架构和基准。
• 金融应用—从收益电话会议总结到合规监控和欺诈检测。
• 风险与道德—解决高风险领域的幻觉、偏见和法规遵从等挑战。
• 未来展望—特定领域的LLM将如何与交易系统、仪表板和下一波金融科技创新相结合。
为什么要参加？
BloombergGPT标志着金融科技发展史上的里程碑。与通用AI模型不同， BloombergGPT专为金融领域打造，在金融自然语言处理 (NLP) 任务上的表现超越 GPT-3.5 和LLaMA 。无论你是想在市场中获取竞争优势、简化研究工作流程，还是在日益复杂的环境中保持合规，本讲座都能为你提供所需的建议。
谁应该参加？
• LLM 开发人员
• 金融分析师、交易员和投资组合经理
• 金融科技创新者和人工智能爱好者
• 合规与监管专业人员
• 数据科学家、人工智能工程师和金融研究人员
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主办方：数据应用学院
数据应用学院是北美首家集培训、项目实习和内推于一体的机构，我们的项目导向课程专注学员成果，并提供职业发展指导。感兴趣的小伙伴可以点击下面的链接，解锁更多专业技能：
最新直播课程——大语言模型开发者训练营：https://study.dataapplab.com/course?courseid=llm-bootcamp-2510
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商业分析师求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=ba-training

数据科学家面试系列讲座 ， 助你成功迈向数据职业生涯 - 第八讲
2025-11-13 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/3317563526281/WN_vow4FNVGRuGhGsSdpyVXbw

零基础学习如何写一个高效提示词 —— 开启你的AI对话新技能
2025-11-14 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/5017622406332/WN_KsYVo40-RHim0jHBYsK2mw
在人工智能时代，会与AI”对话”已成为一项核心技能。你是否曾经对着ChatGPT、Claude等AI工具，不知道该如何提问才能获得满意的回答？你是否想过，为什么别人能让AI生成精准的内容，而你的结果却差强人意?
本次讲座将带你从零开始，掌握编写高效提示词（Prompt）的核心方法，让你的每一次AI对话都产生价值。
你将学到什么：
提示词基础原理
• 什么是提示词，为什么它如此重要
• AI如何理解和响应你的指令
• 常见的提示词误区与陷阱
实用写作技巧
• 清晰表达：如何让AI准确理解你的需求
• 结构化思维：分步骤、设角色、给示例
• 上下文管理：如何提供有效的背景信息
• 输出控制：精确指定格式、长度和风格
进阶优化策略
• 思维链提示：让AI展示推理过程
• 少样本学习：通过示例提升输出质量
• 迭代优化：如何调试和改进你的提示词
• 实战案例：写作、编程、分析、创意等场景应用
谁应该参加？
• 职场人士：希望用AI提升工作效率
• 学生群体：想要AI辅助学习和研究
• 创作者：需要AI激发灵感和协助创作
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主办方：数据应用学院
数据应用学院是北美首家集培训、项目实习和内推于一体的机构，我们的项目导向课程专注学员成果，并提供职业发展指导。感兴趣的小伙伴可以点击下面的链接，解锁更多专业技能：
最新直播课程——大语言模型开发者训练营：https://study.dataapplab.com/course?courseid=llm-bootcamp-2510
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数据科学家面试系列讲座 ， 助你成功迈向数据职业生涯 - 第九讲
2025-11-20 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/3317563526281/WN_vow4FNVGRuGhGsSdpyVXbw

一百天精通大型语言模型：从零基础到LLM工程师
2025-11-21 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/8617622478966/WN_tCiygic1QaS_8zQsdnIOtQ
人工智能时代已经到来——而像ChatGPT、Claude和Gemini这样的大型语言模型（LLM）正在重新定义我们构建、沟通和创新的方式。 但是，如何才能真正掌握这项快速发展的技术——从基础知识到实际部署——而不迷失在无休止的教程中呢？这正是我们100天LLM精通计划的宗旨。只需100天，你就能从一个充满好奇心的学习者蜕变为一个自信的LLM工程师，能够构建你自己的AI驱动的应用程序、聊天机器人和智能代理。我们将以短视频的形式，每天10分钟，循序渐进，一步一步的完善你的知识体系，并且配合编程联系，掌握实操技能。
这不仅仅是一门普通的在线课程。这是一个结构化、实践性强且沉浸式的学习之旅，分为五个阶段，模拟真实的工程工作流程——从深度学习基础到可用于生产环境的LLM部署。你将通过实践而非仅仅观看来学习——每个阶段都包含动手编码、小型项目以及一个展示你技能的最终项目。
课程结构：循序渐进地学习LLM
第一阶段 – 基础知识（第1-20天）：
·深入理解机器学习、自然语言处理和Transformer模型。
·学习“Attention Is All You Need”背后的秘密，以及Hugging Face如何让模型训练变得简单易行。
第二阶段 – LLM核心技术（第21-50天）：
·深入学习微调、LoRa、QLoRa和RLHF。
·使用真实数据集训练、优化和校准您自己的基于 Transformer 的模型。
第三阶段 – 应用与系统（第 51-80 天）：
·将理论付诸实践。
·构建 RAG 聊天机器人、LangChain 代理，并使用 FastAPI、Docker 和 AWS 部署你的模型。
第四阶段 – 高级主题（第 81-90 天）：
·探索前沿创新, 混合专家模型 (MoE)、模型蒸馏、多模态语言学习模型 (LLM) 和 宪法人工智能。
第五阶段 – 毕业设计项目（第 91-100 天）展现你的创造力。
·构建你自己的 AI 应用——无论是客服机器人、职业助手还是加密货币分析器——并将最终演示发布到 GitHub。
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主办方：数据应用学院
数据应用学院是北美首家集培训、项目实习和内推于一体的机构，我们的项目导向课程专注学员成果，并提供职业发展指导。感兴趣的小伙伴可以点击下面的链接，解锁更多专业技能：
最新直播课程——大语言模型开发者训练营：https://study.dataapplab.com/course?courseid=llm-bootcamp-2510
在售录播课程列表：https://study.dataapplab.com/pages/home
数据科学家求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=dstraining
商业分析师求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=ba-training

数据科学家面试系列讲座 ， 助你成功迈向数据职业生涯 - 第十讲
2025-12-04 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/3317563526281/WN_vow4FNVGRuGhGsSdpyVXbw

Vibe Coding – 编程弱鸡秒变全栈开发工程师
2025-12-05 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/5417622448384/WN_RW6ycdv-Qb6wxG0p2DILwA
主题介绍：
什么是VIBE CODING？编程界的革命性概念。VIBE CODING不是传统的死记硬背代码语法，而是：
• 直觉驱动：靠感觉和逻辑思维编程，而不是记忆语法
• AI协作：让AI成为你的编程伙伴，你负责创意，AI负责实现
• 快速迭代：从想法到产品，几分钟就能看到结果
• 创意优先：重点是解决问题和实现创意，而不是纠结技术细节
为什么现在学编程是最佳时机？
• 传统编程学习：需要3-5年才能独立开发
• VIBE CODING + AI工具：3-5周就能做出实用项目！
为什么选择CURSOR？
AI编程工具中的王者，Cursor是目前最强大的AI编程助手，它能：
• 理解自然语言：用中文描述需求，自动生成代码
• 实时对话编程：像聊天一样与AI协作开发
• 智能调试：自动发现并修复代码问题
• 知识库集成：内置最新技术文档和最佳实践
• 极速开发：传统需要几天的功能，几小时就能完成
谁应该参加？
• 完全零基础：从未写过一行代码的小白
• 传统行业从业者：想转型或提升工作效率
• 创业者：有想法但缺乏技术实现能力
• 学生：想学编程但觉得传统方式太难
• 设计师/运营：需要技术能力协助工作
• 数据分析师，数据科学家
————————————-
主办方：数据应用学院
数据应用学院是北美首家集培训、项目实习和内推于一体的机构，我们的项目导向课程专注学员成果，并提供职业发展指导。感兴趣的小伙伴可以点击下面的链接，解锁更多专业技能：
最新直播课程——大语言模型开发者训练营：https://study.dataapplab.com/course?courseid=llm-bootcamp-2510
在售录播课程列表：https://study.dataapplab.com/pages/home
数据科学家求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=dstraining
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