面试了11个中国学生与11个印度学生后，我真心希望同胞们能有所学习和反省！
前两周，承蒙老板信任，面试了23个UTD的学生，其中11个中国学生，11个印度学生，还有1个越南女生。下面写几点感想，主要想分享给正在找工作和实习的同学们。和其他国家的国际学生相比，中国学生有太多可以学习的地方。
霍金与你一起畅谈“科学复兴”
GMIC2017北京大会4月27日开幕，全球近百名顶尖科学家、行业领袖“华山论剑”，分享前沿洞见，寻找人类发展难题的破题之道。科学巨人霍金也远程发表了主题视频演讲，提醒世人：人工智能或许能根除疾病和贫穷，但也可能摧毁人类。
Growth Hacking-如何成为一名增长黑客
增长黑客仍是以市场营销为中心思想，也必须同时熟悉技术以及产品开发，具备跨领域能力，而随着时间巨轮的快速转动，传统的市场营销方法渐渐只能作为纸上谈兵而且效果不尽如人意，这正是想进行Growth Hacking最大的挑战，看似拥有许多选择，却往往令人不知从何下手。
算法教练谈谈码工面试
又是一年中充满彷徨、未知的9月，有人说求职是一场殊死搏斗的求生战役，也有人说求职就像是谈恋爱，知己知彼百战不殆。其实求职是我们人生中又一次总结自己的契机，在一次次的期待和灰心丧气中，我们逐渐了解自己的需求，明白招聘企业的用人逻辑，这将是我们在求职中得到的成长。今天，我们就来聊聊大热的“码工”求职中的那些事儿。
使用TensorFlow分类手写数字
回到2013年，我写了一篇关于使用Python进行数字识别的帖子。 从那时起，Python数据生态系统发生了很大变化。 Google给了我们Tensorflow，scikit-learn已经成熟，“AI”现在是最新的热潮。
所以我认定是时候把精力放到手写识别这个领域。 它仍然是一个非常简单，但迷人的概念：收集某人的手写素材，并试图预测这个人写的东西。 好消息是，在过去几年我们已经学习并掌握了几个新的技巧，我会在这里与大家分享一些。
数据科学的新生代工具(附实操代码)
自从“数据科学”进入人们视野以来， 它一直被用来形容处理那些一台电脑装不下的大数据。所以，处理大数据的能力被认为是数据科学概念的核心。虽然Mapreduce依然是基础工具，但很多新涌现的有趣工具已经超越了它的基本功能。比如说，Mantel-Haenszel 计量就无法在基本的Mapreduce中运行。Spark和Google Cloud Dataflow正是下一代数据处理体系的代表。本文将结合笔者的第一手经验和调研对两者进行比较。
数据科学家自曝工资单！
现在有很多数据科学家跨行业跨公司的横向薪水调查，但是很少有分析展示出数据科学家的职业发展中，薪水随时间的变化。下面这位数据科学家自述了自己25年的薪水发展变化，以及职业发展道路，为我们提供了非常有价值的信息！
