TikTok如何利用推荐系统，比你更懂你？
TikTok利用了优秀的算法成为了行业的领头羊。他们的数据科学家利用算法，通过用户与应用程序的交互表达（例如发表评论或关注帐户）找到偏好，在考虑用户偏好后建议内容，让TikTok成为了目前最受欢迎的社交平台之一。本文将介绍TikTok 的是如何应用推荐系统的技术，他的优势是什么，以及机器学习是如何融入其中的。
大数据告诉你Tiktok为何让人如此上头？
TikTok 推荐算法给人感觉复杂而神秘，但它的原理并不是秘密！根据 TikTok 的说法：“系统通过多种因素对视频进行排名来推荐内容—从你作为新用户表达的兴趣开始，根据你不感兴趣的事物进行调整”。从你使用的标签、你的位置、音乐选择，甚至你喜欢的第一个 TikTok 视频，它们都可以影响 TikTok 算法。在这篇文章中，我们将 TikTok 算法、它的优势和带来的影响。
四个数据科学求职者的常见失误
数据科学可以改变企业的运营方式。 如今的公司拥有大量数据，而数据分析可以帮助公司向客户提供有价值的产品和服务。然而，想成为数据科学家并非易事。 你需要综合解决问题、结构化思维、编码和各种技术技能，才能真正取得成功。 本文将介绍四个数据科学求职者常见的面试错误，以及对应的意见，带你全方位准备面试。
公司要求签PIP，你离被裁员还有多远？
Performance Improvement Plan (PIP)，也称为绩效改进计划，是美国公司推出的一种工具，可用于解决未能满足特定工作目标或改善与行为相关的问题。大厂运用PIP越来越广泛，有的还有15%的员工PIP率。PIP带来的裁员问题让人们胆战心惊，对于留学生来说更有身份的风险。本文将带你全面了解PIP相关知识，以及如何合理应对，评估预测自己的岗位危机。
为什么Kubernetes在数据工程中火起来了？
Kubernetes，也被称为 K8s，是一个用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序的开源系统，它把构成应用程序的容器分为逻辑单元，便于管理和发现。也可以帮助用户省去应用容器化过程的许多手动部署和扩展操作，是一个理想的托管平台。 本文中，我们会详解Kubernetes以及类似容器编排平台的特性，带你了解它的使用方法和应用环境。
数据工程师面试最全指南
无论你是大数据领域的新手，希望开始数据工程生涯，还是经验丰富的数据工程师，正在寻找新机会，即将到来的面试都可能会让你不知所措。 鉴于目前这个市场的竞争激烈，你最好为面试做好准备。 本文介绍了你可能会遇到的一些数据工程师面试问题，设计到的领域，以及如何去思考和准备面试，带你全方位准备数据工程面试。
跟数据科学家相比，数据工程师更需要哪些技能？
数据工程（Data Engineer）是设计和构建用于大规模收集、存储和分析数据的系统的实践。 它几乎适用于每个行业。 企业有着大量的数据，他们需要数据工程师们来让数据在到达数据科学家或分析师手中时处于高度可用的状态。本文将以数据科学家为标尺，详细介绍数据工程师所有工作和技能要求与之对比的区别和相似之处。
数据科学家和数据工程师求职的5大区别
数据科学相关岗位种类繁多，所负责的职务有时又有所穿插。简单来说，数据工程师构建和维护让数据科学家访问和解释数据的系统。而数据科学家使用经过清理的数据构建和训练预测模型。但他们直接的区别远远不止如此。本文从多方面的角度分析比较了DE和DS两个职位的差异，带你更清楚地理解他们有什么不同。