数据科学行业的工资变化与未来
本文是为那些对2024年美国数据科学领域薪资细分感兴趣的人准备的。如果你已经关注我几年了，这篇文章可能会让你感到熟悉。这次的分析对比了2022年和2024年的平均水平，揭示了一些有趣的变化趋势。无论是帮助你评估当前职位，还是为新工作的面试做准备，这些信息都可能非常有用。
你能解决这25个最难的数据科学面试问题吗？
数据科学家的角色需要一套独特的技能组合，包括统计学、机器学习、数据分析和编程。在数据科学家面试中，您通常会遇到技术问题、解决问题的挑战以及概念性的考察，这些问题旨在全面评估您的知识储备和能力。以下详细介绍您可能在数据科学面试中遇到的25个最棘手问题，以及如何解答这些问题的示例、解释和提示。
如何高效沟通：数据科学家与利益相关方的沟通指南
利益相关方是指在项目或业务的决策或活动中拥有既得利益的任何人。他们可以是公司内部的同事，也可能是外部客户。
这意味着，你需要掌握与非数据科学背景的利益相关方进行有效沟通的艺术。
如何管理大规模数据科学项目
这篇文章基于我在DareData管理大规模数据科学项目的经验总结。在这些项目中，我有幸与不同领域的团队合作，这些团队的才华和努力促成了我的成长和成功。通过他们的支持，我总结了以下建议，并希望这些建议对你有所帮助。
机器学习工程师和数据科学家必须了解的5种数据结构（二）
数组、堆、哈希表、树和图——这些理论概念和实用工具——可以帮助模型运行得更快、占用更少的内存，并处理更复杂的任务。本文将介绍这五种核心数据结构，揭示它们在各种机器学习应用中的关键作用，以及如何提升你的建模能力。
机器学习工程师和数据科学家必须了解的5种数据结构（一）
数组、堆、哈希表、树和图——这些理论概念和实用工具——可以帮助模型运行得更快、占用更少的内存，并处理更复杂的任务。本文将介绍这五种核心数据结构，揭示它们在各种机器学习应用中的关键作用，以及如何提升你的建模能力。
提升电子邮件营销转化率的三种有效方法
有时候，我们会过于专注于用户获取，并在付费营销上投入大量资金，反而忽略了通过CRM优化所有渠道的转化。如果策略得当，电子邮件营销可以为你带来更高的长期投资回报率。
