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这门课是机器学习技术模拟面试(Technical Mock Interview for Machine Learning) 小K老师在多家公司做过面试官和Hiring Manager,参与设计和定义多家公司的面试流程、面试题目和级别评判标准。 在这门课程里,小K老师对多名学生进行了模拟面试,并且提供feedback。供大家观摩学习。 课程视频正在制作中,内容会逐渐放出。如果你也打算报名参加,Two Steps: 1. purchase this source 2. send your resume to 1point3acres.com@gmail.com,邮件标题:DS404B Resume 详细信息,请参考: http://www.1point3acres.com/bbs/thread-454155-1-1.html

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这门课是数据科学技术模拟面试(Technical Mock Interview for Data Science) 小K老师在多家公司做过面试官和Hiring Manager,参与设计和定义多家公司的面试流程、面试题目和级别评判标准。 在这门课程里,小K老师对多名学生进行了模拟面试,并且提供feedback。供大家观摩学习。 课程视频正在制作中,内容会逐渐放出。如果你也打算报名参加,Two Steps: 1. purchase this source 2. send your resume to 1point3acres.com@gmail.com,邮件标题:DS404B Resume 详细信息,请参考: http://www.1point3acres.com/bbs/thread-454155-1-1.html

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不少人都经历过自我感觉不错但是被挂了的面试,或者感觉回答的乱七八糟反而过了。 你想观摩、研究真实的Interview吗? 你想知道你面试挂在什么地方?如何改进吗? 你想知道面试官寻找的信号吗? 小K在多家公司做过面试官和Hiring Manager,参与设计和定义多家公司的面试流程、面试题目和级别评判标准。 在两小时的课程里,小K先对此类面试的特点和注意事项进行整体介绍。 之后,小K会从报名学员中选择了5位当场面试,每场面试时间为10-15分钟。一对一的现场模拟面试后,她也进行10-15分钟跟详细评估,针对表现进行分析,提供feedback和改进建议。 在这里也介绍一下两种类型的interview: 第一种是experience interview(考察经验) 面试官看你简历里的经历,聊你的项目情况,询问你做过的事情细节。 公司希望了解你的经验和背景。对你来说,这是一个你向公司兜售技能和强项的机会。 在Recruiter screen, TPS,Hiring manager screen和onsite都会被问到。不少一线公司对高级职位会有专门的一场面试专门考察过去的经验。合理的描述会对有加分。New grad 面试中experience面比重较轻。 这种面试并不仅仅是所谓的behavior interview,因为面试官会评估你过去的经验。 Experience interview可能发生在面试的任何阶段,尤其是掌握决定权的hiring manager,必然会亲自盘问,了解你跟职位的匹配程序。 第二种是technical interview(考察技术) 这部分关注你能否解出面试题,跟你从前经历关系不大。 Data Science 会考察 analytics, AB test, inference, 建模等问题,有的公司也会问一点算法题。 Machine Learning Engineer 会考察机器学习算法深度,机器学习系统设计/构架,算法和数据结构,有时候也会考察常规系统设计。 两种面试都很重要。technical interview不用多说,无论是technical phone screening(通常说的电面),还是onsite interview,除了没有技术背景的HR/Recruiter,其他所有给你面试的人都可能随时考你 这门课程:DS403 Experience Interview针对第一种类型的面试。 DS404A Technical Interview for Data Science 和 […]

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一份好的简历是求职的第一步,是你用来获得面试机会的敲门砖。 在这个课程里,小K老师分享了数据科学和机器学习求职简历的写作要点和常见问题,以及作为Hiring Manager,她是如何筛选简历的。与其他简历修改服务相比,会更加具有“专业性”。 课程期间,小K老师也对大家提交的简历进行了当场点评,提供修改建议。欢迎你也来观摩!

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特邀讲师: 大鲲,常春藤名校计算机博士,在谷歌工作多年,面过各种级别的数百求职者,现为谷歌招聘委员会(Hiring Committee)成员。 是的,传说中让大家面完谷歌后忐忑不安的Hiring Committee成员之一,从幕后走出来,教授大家System Design知识。 这门系统设计课程侧重什么? 大鲲的课程不会把“how to design Twitter”、“how to design Netflix”、“how to design xxx”等面试题套路一路讲下来。 根据大鲲的面试经验:很多求职者遇到系统设计类问题,会硬搬已有的解题套路或者答案,但是,系统设计类问题非常open ended,这种做法经常让面试官觉得你“驴唇不对马嘴”,并且“给你暗示你也不听,甚至屡教不改”。 大鲲的课程会先讲授工业界系统设计相关知识,让你先理解Why,然后再讲解如何应用这些知识来设计系统。我们希望你不光是掌握应对面试的技巧,也能提高对系统设计的理解和应用能力。 课程安排: 第一课Part 1: Insights on system design interviews. Knowledge test. Experience test. The actual interview question. Reading the interviewer’s mind. 从面试官的角度探究为什么要设计system design interview,具体考察什么 Part 2: An overview of important technologies used in internet application companies. […]

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7 Lessons
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主讲老师: 大鲲,常春藤名校计算机博士,在谷歌工作多年,面过各种级别的数百求职者,现为谷歌招聘委员会(Hiring Committee)成员。 是的,传说中让大家面完谷歌后忐忑不安的Hiring Committee成员之一,从幕后走出来,跟大家分享面试要点。 课程内容: 针对以下话题,大鲲老师分享了他的建议: 刷题注意事项 系统设计面试 如何准备面试 如何突出简历 针对谷歌面试的特点,大鲲老师分享了: 求职者Onsite面试要点和注意事项 招聘委员会如何评判求职者是否过关 拿到offer之后,如何做选择 注: 本课程来源于大鲲老师在《CS501:System Design》里的分享,一个半小时干货满满。 免费试听: 适合人群: 本课程适合所有求职者。  

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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1228人收藏 来,让小K带你飞~ 教你破解各家公司的面试。 课程试听 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。 相关课程: 《Data Science 501 – Analytics 数据科学面试40+真题讲解 | 科技公司如何以数据分析来驱动产品开发》  

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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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