2021年北美数据求职：Data Scientists应关注这15个网站
数据科学的求职之路并不容易，与之相关的技术和工具，如统计、数学、模型、数据可视化等等，都在不断的更新迭代。作为一个数据科学家，保持自己对新技术的了解，对时事的观察和启发尤为重要。本文列举了15个网页，能在人工智能、机器学习、数据工程和数据可视化等方面为你带来灵感，培养你的商业敏锐度。
Google Product Analyst 面经详解
谷歌，作为知名FAANG大厂之一，有很多与数据科学相关的岗位，产品分析师(Product Analyst) 便是其中之一。谷歌的产品分析师需要通过对市场的研究、对数据的分析和商业技能，成功将新产品推向市场，并分析Google产品的绩效和指标。想成为谷歌的产品分析师，具体需要哪些技能，日常有什么工作，面试的流程又是什么样的？本文会对谷歌的这个特殊岗位做出详细的介绍。
数据可视化干货：如何为你的Data Visualization找到正确的色板？
数据可视化，是通过运用图表或者视觉效果来处理数据，向人们传递信息，表达含义。Data Visualization作为数据科学中的重要组成部分，成功地让众多Data Analyst将数据转化为了可理解的信息，现在已逐渐深入到我们的日常工作当中。那么，怎样才能选择一个表现优异的色板，为你的可视化增光添彩呢？
狗家/IBM/微软：哪家线上Data Analyst证书求职含金量最高？
在商业分析从业的道路上，哪个职业证书对你最有帮助，能作为你成为大厂的Data Analyst的敲门砖？随着数据科学领域的发展，市场对数据分析师的需求逐步扩大，人们学习相关知识的道路也越来越宽阔。谷歌，微软，IBM都纷纷推出了自己的商业分析师认证，而他们的课程、项目和涉及的领域都有略微的不同。那这些Data Analyst Certificate都有什么优缺点呢？
用Python进行探索性数据分析（EDA）实例——扒了200多天的2万条聊天记录，我发现了群聊的秘密
探索性数据分析（Exploratory Data Analysis）是数据科学家必备的基础技能之一。EDA的主要工作是对数据进行整理和清洗、查看数据的分布和特征、发现数据背后的意义、并从中获得启发。本文会以一个WhatsApp的项目为例，带领你了解用Python进行探索性数据分析的过程和相关代码，增加数据科学相关知识，丰富你的实战经验！
三个月如何搞定机器学习的数学原理？
我在本文中分享的计划，可用作准备数据科学面试、加强数学概念、或作为机器学习研究的开始。这个计划不仅有助你对机器学习的直观理解，而且还可以用于许多其他高阶领域，如统计信号处理，计算电动力学等等。
世界首富创立的14条领导力准则，都讲了什么？
亚马逊创始人兼首席执行官Jeff Bezos制定了14条领导力准则，每天指导公司从工作面试到新项目创意等各个方面工作。这位世界首富创立的14条领导力准则，都讲了什么呢？
数据科学家八大最常见统计面试题
统计学在数据科学家的工作中发挥着重要的作用。充足的统计知识可以帮助数据科学家提出更好的业务决策。作为一名优秀的数据科学家，熟悉以下统计问题，一定会对你的技术面试大有帮助。下面，让我们来深入研究学习这些问题。
