数据科学家

Sep
07

想快速学习数据科学?技巧经验都在这儿!

数据科学,就是“使用各种技术、算法来分析大量数据,提取有用的见解,将它们应用于各种业务领域。” 数据每天都在以巨大的速度生成,大公司、公司正在寻找优秀的数据科学家,并将其用于各种业务战略、模型、 计划。本文将以个人经验为基础,带你了解如何快速学习数据科学。

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Aug
28

数据科学家秋招上岸的六个技巧

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!

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Jul
07

Data Scientist工作越来越难找,如何把劣势变为优势?

数据科学求职是一项具有挑战性且有时令人沮丧的任务,我们都在职业生涯中经历过。 每个行业都有着自己的一套业务逻辑、法规、术语和目标。在这里,我们提供了一个非常具体和实用的指南,包括了你可能面对的困难和解决方法,帮助您在数据科学世界中获得理想的工作。

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Jun
29

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。

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Jun
10

Google 数据科学家面试全纪录

你想在Google做数据科学家吗?这是许多人的梦想——它是一个难得的机会,你可以对现实生活产生真正的影响,与一家出色的公司合作,还能获得丰厚的薪水。而谷歌的数据科学家并不是个容易的工作,需要在编程、解决问题、统计、机器学习、建模、实验、ML 设计问题、行为问题等方面得心应手。 本文介绍了谷歌数据科学家的面试流程,为你的面试准备打下基础!

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May
27

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。

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May
25

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。

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Apr
26

数据科学家八大最常见统计面试题

统计学在数据科学家的工作中发挥着重要的作用。充足的统计知识可以帮助数据科学家提出更好的业务决策。作为一名优秀的数据科学家,熟悉以下统计问题,一定会对你的技术面试大有帮助。下面,让我们来深入研究学习这些问题。

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