DS/BA/MLE岗位2021北美薪资最全对比
随着数据科学领域的逐渐流行，人们逐渐注意到有多种职位的产生，以及不同职能的重叠。数据科学家、商业分析师、机器学习工程师等等职位层出不穷。而它们的薪水可能因多种因素而经常变化。本文将概述几个最受欢迎的技术角色的薪水的主要差异，包括不同岗位在不同地区上薪资的差异，助力你未来的职业规划！
使用Amazon SageMaker和AWS Lambda进行无服务器管道自动化模型训练和部署
大多数数据科学爱好者都知道如何构建和训练模型，但如何部署模型并让他在现实生活中有用，有时是个有挑战性的问题。 幸运的是，有许多不同的平台和工具可用于帮助进行模型部署。 Amazon Sagemaker 是最具代表的工具之一，因为它在很大程度上减少了构建、训练和部署模型的努力和犹豫。 借助 Lambda 函数，可以在 AWS 云上自动训练和部署模型。
Amazon Sagemaker是什么，怎么用？
Amazon SageMaker 通过整合专门为机器学习构建的广泛功能集，帮助数据科学家和开发人员快速准备、构建、训练和部署高质量的Machine Learning模型。它完全消除了机器学习过程中每个步骤的繁琐工作，让开发高质量模型变得更加轻松。在这篇文章，我们将为你介绍什么是Amazon Sagemaker，为什么要使用它，以及如何使用它。
快速发展的公司最想招聘的两类软件工程师
软件开发人员们构思、设计和构建计算机程序。 他们中，一些人会开发移动或桌面使用的应用程序，而另一些人会构建底层操作系统。 无论哪种方式，软件开发人员都会识别用户需求、构建程序、测试新软件并进行改进。本文围绕大公司最想招聘的两类软件工程师，介绍他们工作上的差异和相似之处，以及他们在团队中发挥的不同作用。
如何在Jupyter Notebook里运行SQL？
Jupyter Notebooks 是数据科学工作的重要组成部分，SQL也同样如此。在数据科学行业，掌握这两种工具的技能几乎是必不可少的。随着技术的提升，现在在Jupyter Notebooks中，也能实现在SQL里同样的查询等数据操作。本文详细介绍了如何在Jupyter Notebooks使用SQL功能，包括安装library， 储存数据和示例语句，让你快速了解如何在如何在Jupyter Notebook里运行SQL。
2021北美数据分析岗位求职：我是如何成功快速拿到Data类Offer的？
数据科学被哈佛商业评论称为“21 世纪最性感的工作”。在过去的十年中，随着科技界在大数据、机器学习、云计算和人工智能方面取得了进步，数据科学家的机会也越来越多。那么，你要如何成为一名数据科学家，被理想公司录用？ 在本文中，我们为你分解了拿到数据类岗位的详细步骤。
给软件工程师（SDE）的15条日常小技巧
软件工程是计算机科学的一个分支，包括计算机系统软件和应用软件的开发和构建。 软件工程师在编程语言、软件开发和计算机操作系统方面拥有广泛的知识，他们将工程的原理应用到软件的创建。那么，作为一名软件开发人员，你需要知道什么？本文中，我们收集了一些给那些想成为软件开发人员的人的建议，可以让你少走弯路。
数据分析师如何高效地给电商品牌做客户细分？
电子商务中的客户细分是指，用客户数据将客户分成具有相同行为和特征的群体，例如性别、品味或购物模式、兴趣等。细分客户群有助于更好地了解客户，从而针对每个细分市场进行个性化营销和沟通，从而对业务带来更大的价值。本文讲解了客户细分的原理，以及不同的分类方法，带你全面了解客户细分在电商行业的应用。
