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Data Science是留学生求职的第二热门方向,仅次于码农。Warald也撰文介绍了Data Science三类职业方向:机器学习、数据分析和数据科学。 很多同学会有这些困惑: 课也上了,项目也做了,还是拿不到面试;take home没思路,不会做;好不容易拿到的几个面试,题目非常open-ended,挂的不明不白。数科求职真心很累! 各大公司如何招人?看重面试者哪些方面?如何提高成功率? 什么是产品嗅觉(Product Sense)?那些看上去脑洞大开的analytics题目怎么入手? 不像码农刷题那样,很多数科类的面试题目网上没有答案可以参考,看了一亩三分地里的面经,却不知道答案。 AB Test、机器学习考什么?如何在面试的短暂时间里,体现自己解决问题的能力? 来,听一位工业界资深数据科学家给大家讲讲! 特邀嘉宾 小K Top常春藤大学博士,十几年工业界经历。 工作之余,教过研究生课程。 拿过几乎所有一线IT公司和多家热门startup/pre-ipo资深技术岗位(比如Staff Data Scientist)或管理岗位offer。 参与设计公司面试流程和题目、评定职位级别(Career Ladder/Competency),面试过无数求职者。 小K将从“求职者”、“面试官”和“Hiring Manager”三个角度分享。 小K也是一亩三分地管理员。她常年在地里分享数科学习经验,也指导过很多人的求职,相信泡在地里的同学对“小K”很熟悉。 比如,从2013年一直更新的《Data Scientist 炼成记录》 http://www.1point3acres.com/bbs/thread-76429-1-1.html 在地里得到的是这样的好评: 被680人收藏 来,让K阿姨带你飞~ 教你破解各家公司的面试。 适合人群 所有对数据科学、商务分析以及机器学习求职感兴趣的同学。  

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数据科学单元2:实验设计 Previously known as Data Science Course Unit 2 – AB Test/Experimental Design 所需基础:Probability, Solid Statistics background,最好上过inference课程 课程难度:Intermediate to Advanced ​ 课程内容: – 0. Causal inference, designed experiments, OEC, basic prob & stats 1. Classic AB: conversion / revenue, doing the right math, telling the right story 2. Intermediate AB: multiple testing; tiered metrics; what […]

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数据科学单元1:Analytics/Product Sense(数据科学面试40+真题讲解) Previously known as Data Science Course Unit 1 – Analytics & Interview Questions 数据科学面试题目,不光是用来考察求职者的方式,也是大家在日常工作中要解决的实际问题,比如:如何设计Uber ETA、Amazon是否应该推出Prime Now服务、Facebook是否应该上线某类Notification功能。系统、深入的研究面试题目,不光可以应对求职,也会帮你提高你专业能力。 所需基础:基础统计和概率知识。 课程难度:introductory to intermediate 课程内容: 1. Frame & Hypothesis 如何定义问题,提出合理假设 2. Data & Metrics 什么数据可被观测,如何合理定义metrics,设计dashboard 3. Analysis & Understanding 数据分析、建模、结论和理解 4. Putting it all together 综合实战 实战例子: 课程当中用到40+实战例子,包括并且不限于以下: 实例1:Google map “where did I park” 功能 – 用户开车出行,下车后可能再走一段距离,希望Map能告诉用户车的位置,这个怎么实现?如何衡量? […]

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