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今天分享的内容主要针对于想了解美国职场的同学们，包括学习美国职场升职加薪的途径，以及个人职场规划的知识和实践。主要会从以下几个方面来进行讲解：美国职场升职加薪的途径有哪些、美国职场有哪些不为人知的潜规则、如何做好个人职场规划。

AB Test在很多商业应用里都是和用户界面以及用户体验紧密的结合在一起，很多时候在一个复杂的web应用或者手机应用里，我们希望提升ROI，在这个过程中会想很多的办法，但提升ROI的同时，也会带来一些风险（比如用户体验变差）。

数据科学领域提供了高于平均水平的薪水和多样的职业选择。无论你是想获得传统的数据科学学位，还是想通过在线训练营或证书课程寻求职业转变，数据科学工作都可能非常适合你。各种类型的学位可以帮助你开始在数据科学方面的职业生涯。

在本文中，我们将研究一个谷歌数据科学家面试问题，用一个简单的解决过程来回答它，你可以将其应用于任何其他数据科学挑战。请继续阅读，了解我们如何构建和执行一个框架，通过有逻辑、可管理和可操作的步骤回答数据科学面试问题。

在介绍Tabpy之前，首先我们要了解为什么要使用Tabpy？机器学习和数据科学彻底改变了分析世界。数据科学家们希望利用ML的功能来增强其传统的BI报告，并利用人工智能、机器学习和数据科学的力量做出更好的业务决策。这就是Tableau引入Tabpy的原因。

一般来说，作为BIE，你需要处理数据、识别数据、分析数据并提供数据驱动的见解。更具体地说，本文会讲到亚马逊BIE最有可能做的四种工作。

作为数据分析人员，不管是数据科学家、商业分析师、数据分析师，在这里面的角色是什么？具体做什么？概括为3点就是数据收集，报告和分析。其中最主要的工作是收集和分析数据。在整个供应链中数据的收集是非常重要的，因为之前很多数据是不收集的，可能只关心大量数据，而对每个客户和每个订单的细分数据不是特别在意，但现在越来越多地把这些数据收集起来。

科技行业可能正处于困境，但总体而言，美国求职者仍有很大的议价能力。根据美国劳工统计局的数据，4月份美国雇主增加了42.8万个工作岗位，超过了预期。平均时薪也在继续增长(但仍低于通货膨胀的速度)。