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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