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2021 年是迎头赶上、适应新的数据科学工具、并重新思考如何捕获和分析数据的一年。各种规模的企业都在大力投资聘请数据分析师和数据科学家，以了解新的数字世界，并研究如何通过调整业务流程来利用它。 本文将带你了解硅谷数据科学家2021的招聘趋势、不同的技术要求和面试题目，带你全面备战秋招！

作为一名数据领域人士，你一定已经听过无数次次“做数据科学项目”的建议。数据科学项目不仅是一次很棒的学习体验，它们还可以帮助您从希望进入该领域的众多数据科学爱好者中脱颖而出。然而，从0开始领导数据科学项目并不是那么容易。在本文中，我将带你了解如何从头开始数据科学项目，它们有什么共同点，教你完美应对所有场景。

虽然数据科学和数据科学家特别关注探索数据、从中发现洞察力，但数据工程关心的是使这些算法在生产基础设施上运行并创建数据管道。 因此，数据工程师是创建和管理数据平台技术基础设施的数据项目中的必备工程角色。本文将介绍成为数据工程师前你应该知道的事，帮你打好基础，做好准备。

奥运刚刚过去，你知道体育行业中也有数据分析吗？数据分析师们会从各种来源收集场内和场外数据，然后分析和解释这些数据，来寻找有意义的见解。 场上数据包括球员表现和健康状况，以及比赛和战术的可行性。本文将介绍体育行业中，数据分析的应用、常用模型、以及就业机会。

你也想从事数据科学的职业吗？ 数据科学不仅是一个前沿领域，可以让你在公司内部和全球范围内产生重要影响，而且还在以惊人的速度增长。 随着越来越多的行业看到使用分析数据来改善业务实践的好处，大数据和数据科学的职业机会正在爆炸式增长。 本文将介绍六个成为数据科学家的技巧，希望你能在求职大军中脱颖而出！

软件工程师和软件开发人员都是技术娴熟的专业人员，都可以从零开始构建软件。 那为什么了解软件开发人员与软件工程师之间的区别很重要？ 一方面，这两个职位有不同的范围和职责； 重要的是，他们对于未来的职业规划也大不相同。本文将为你介绍这两个职位，并详细探讨他们之间的差异。

随着对数据科学家需求的增加，这个学科为学生和专业人士提供了一条诱人的职业道路。大数据推动了所有行业对企业级数据科学家的需求。无论是改进产品开发流程、提高客户保留率，还是挖掘数据以寻找新的商机，公司越来越依赖数据科学家的技能来维持、发展并在竞争中领先一步。 在本文中，我们将深入探讨数据科学家必备的编程技能。

在求职过程中，很多同学投放了大量简历，但是却如同投石入海，杳无音信。这很有可能就是因为简历筛选机制造成的。随着数据科学的发展，技术和算法也被大公司门开发用于筛选求职者的简历，以减少成本，加速招聘进度。本文将为你介绍机器筛选简历的机制和细节，以及该如何对应地准备一份完美的简历，成功敲响大厂的门。