广告行业转行数据分析——Data Science在Digital Ads行业的求职与应用有哪些？
大数据使数字广告商能够通过更个性化的广告更好地定位用户。成功的数字广告，取决于从内部和外部来源收集、整合和分析数据的能力。这些数据涉及我们正在做什么、说什么、喜欢什么、分享什么、我们要去哪里。本文介绍了数字广告的分类，以及数据科学在数字广告中的应用，教你正确学习所需的知识和应对面试。
四条SQL准则：提升你的数据科学技能
SQL是一种用于编程的领域特定语言，旨在管理 RDBMS中保存的数据，被用于和数据库进行通信。所以，我们用SQL建立的查询就是在讲述一个故事。对数据科学领域感兴趣的求职者，或多或少都对SQL的函数有所了解，但是，对于建立查询时需要注意和遵循的点，大部分人是不清楚的。本文介绍了4条写SQL查询的准则，全方位帮你提升编程水平。
SQL查询语句应该避免的五个错误
SQL 是一种用于在数据库中存储、操作和检索数据的标准语言。从数据科学的角度来看，SQL 可以用来进行预处理和达到机器学习的目的。因为自身特点，SQL上手比较容易，代码也很少会崩溃，但这也导致新手数据科学家很难找到问题所在。本文列举了五条常见的SQL错误，包括问题出现的案例和相关原因，带你快速学习解决方法！
数据科学和数字营销：Data Science在Digital Marketing领域有哪些应用？
数字营销，也称为在线营销，是通过互联网和其他形式的数字通信促进品牌与潜在客户建立联系的一种营销方式。数字营销能够以线下营销无法做到的方式收集客户数据，而以数字方式收集的数据往往更加精确和具体。本文介绍了数据科学在数字营销中的影响和应用，以及常见KPI和数据分析手段。
数据科学和人工智能岗位有何差别？
尽管数据科学和人工智能（AI）都来自于同一领域，彼此相互联系，但是它们也有特定的应用背景和意义。它们所需的专业技能通常会相互重叠，但它们的具体职能和所应用的领域也都有所不同。本文讲述了这两个专业领域的差异，包括岗位和职业目标的不同，所用哪些工具和技能，两个岗位有哪些交叉之处，给你带来更深刻的见解。
Google长期AB测试——从在线实验里避免短期收益陷阱
A/B 测试是一种向同组的用户提供略有不同版本的产品，并衡量他们行为差异的方法。这种测试方法被广泛运用于新产品、服务的开发和推进。AB测试经常给人带来有效的结果，但时间证明，有的时候，它的结果并不一定合理，可能会给团队带来陷阱。本文介绍了AB Testing在线实验中常见的短期收益陷阱，以及大厂谷歌对此问题的解决方法。
数据科学家必会AB Testing基础知识
AB测试是产品运营经常用到的工具，它能够比较不同版本用户体验的变化，收集数据并分析，从而判断出利于公司的最佳选项。在AB Testing中，对于样本规模的选择，测试结果的分析，相关指标的评估等都会对结果起到重大的影响。本文介绍了如何设计和运行你的实验，如何判断AB测试相关参数，以及如何实验和验证结果，带你全面了解AB Testing.
如何使用AB测试，提高产品效率？
A/B测试为一种随机测试，是将A和B两个不同的东西进行假设比较，来测试某一个变量两个不同版本的差异，选出更佳的版本。AB Testing作为数据分析的一种手段，被各大公司广泛运用到决策部分，包括新版本的推进，新功能的测试，创意推广的研究等等。本文会从AB测试的前、中、后期进行介绍，带你了解AB测试的流程和原理，以及如何设计AB测试等知识。
