北美数据岗必备：三种DS/DA求职应该了解的小众工具
在数据科学中，分析师们会使用不同的科学方法、算法和工具，从结构化和非结构化数据中提取有用的信息。为了集成数字技术，并最大化其效率，企业需要经验丰富的人员进行数据科学分析。但是，公司和数据科学家也都需要可靠的工具。本文介绍了三种数据相关的小众工具，能帮助团队整理和追踪项目进度，有效提高生产力和转化率。
数据科学家面试必须掌握的十个SQL概念
SQL (Structured Query Language) 是具有数据操纵和数据定义等多种功能的数据库语言，具有交互性的特点，能为用户提供便利，同时， SQL语言还能提高计算机应用系统的工作质量与效率。熟练掌握SQL后，不论你是产品经理、数据科学家还是数据分析师，你的分析能力都能无限拓展。本文汇总了面试中常考的SQL题目，希望对大家针对性地准备算法岗和数据分析岗位有所帮助。
练了500道Leetcode题后，我学到这五件事
对于软件工程师或者数据科学家，Leetcode网站上的练习题是非常有帮助的。大家往往急于开始刷题，有关力扣的刷题指南层出不穷。但是，人们往往会忽略掉那些能帮助你提升技能的小事。本文会向大家介绍，在长期刷题的背后，有什么经验能够在刷题过程中利用？在练习中需要做什么准备，注意哪些细节？
数据科学家财务自由指南：选创业公司还是FAANG大厂？
数据科学家应该选创业公司还是大厂？很多人都面临过这个难题。现如今，互联网大厂成为了人们趋之若鹜的存在，有着薪水丰厚、工作规范的优点。但是，有一小部分高潜力的明星创业公司，发展迅猛超乎大家的想象，如果能在初期加入，那对于个人的能力提升和物质汇报都会非常惊人。那大厂和创业公司都有什么优缺点？区别在哪儿呢？本文带你了解哪种公司更适合你。
New Grad 成为 FAANG 数据科学家的10个找工作技巧
随着科技的进步，互联网行业在社会中蓬勃发展。而“FAANG”，就是美国互联网五大巨头的首字母的组合：Facebook、Apple、Amazon、Netflix、Google。他们作为行业的领导者，成为了无数人的dream companies。那么，作为一个数据科学家，该怎样找工作才能进入FAANG？本文会带你了解，想要进入FAANG需要哪些方面的硬实力和软实力，带你提前打好基础。
被AI支配的人生——偏见是如何产生的？
自人工智能被人们创造以来，AI相关的理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，包括了机器人，语言识别，图像识别，自然语言处理等等。随着AI应用领域的扩展，它都被人们运用到了哪些地方？带给了人们哪些收获？人工智能是怎样实现的？本文，我们会探讨AI目前在社会中的应用，以及它可能存在的某些偏见是怎么形成的。
数据科学必备清单：22条最常用Python代码，快收藏！
Python是现在最流行的数据分析编程语言，掌握Python几乎成为了所有商业分析师和数据科学家的必备技能。Python有着功能全面的特点，有着很多高级功能。但在掌握高级功能前，我们要先掌握它的基础知识。本文列举了22条常用的Python代码，能够让你快速上手，对Python基本的用法和功能进行快速了解，提升你的学习和工作效率。
AB 测试应用：AB Testing在社交领域的实践及挑战
AB Testing被人们广泛运用于互联网公司的产品或服务的优化迭代，每年，数以万计的AB测试实验被Amazon，Google，Facebook这些大厂应用，也成为了数据科学相关面试的一个重要考点。目前，AB测试常用于体验优化、转化率优化、以及广告优化，那么，在社交媒体中，AB测试面临了什么问题？具体操作步骤是什么？在本文，我们会对AB Testing在社交媒体的实践应用做出详细介绍。
