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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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This is a course about data scientist interview questions for Facebook, Google, Linkedin, Airbnb, Amazon, Uber, Lyft, Apple, Pinterest etc

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?
实例2:Amazon Prime Now(两小时送货上门)这个产品是否应该推出,要求你给老板和其他部门老大们做个分析
实例3:Facebook打算添加给大家看朋友like的video, 如何评估这个Feature 值不值得加?
实例4:衡量公司发newsletter promotion的有效程度,优化发信schedule
实例5:优化Pinterest feed diversity
实例6:设计LinkedIn Career 的 dashboard
实例7:改进Uber ETA
更多实例:一亩三分地数科面经版《Analytics面试精选题》。小K会根据数科面经版近期面试题更新,也欢迎大家把遇到的题目拿来作为例子分析。

推荐阅读材料:

参考Course Materials里推荐的书。尽管是给PM Interview看的,但是内容对于Data Science/Analytics同样适用。

授课老师介绍:

小K@一亩三分地

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:
zan

被1228人收藏
shoucang

pingfen

来,让小K带你飞~ 学习如何分析Analytics问题,教你破解各家公司的面试套路。

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