求职

Aug
22

数据科学家求职必备编程技巧

随着对数据科学家需求的增加,这个学科为学生和专业人士提供了一条诱人的职业道路。大数据推动了所有行业对企业级数据科学家的需求。无论是改进产品开发流程、提高客户保留率,还是挖掘数据以寻找新的商机,公司越来越依赖数据科学家的技能来维持、发展并在竞争中领先一步。 在本文中,我们将深入探讨数据科学家必备的编程技能。

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Aug
19

顺利通过机器筛选的简历长什么样?

在求职过程中,很多同学投放了大量简历,但是却如同投石入海,杳无音信。这很有可能就是因为简历筛选机制造成的。随着数据科学的发展,技术和算法也被大公司门开发用于筛选求职者的简历,以减少成本,加速招聘进度。本文将为你介绍机器筛选简历的机制和细节,以及该如何对应地准备一份完美的简历,成功敲响大厂的门。

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Aug
17

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。

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Aug
07

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。

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Aug
03

2021 Data Engineer求职必备技能

数据工程师(Data Engineer)在各种环境中工作,以构建收集、管理原始数据、并将其转换为可供数据科学家和业务分析师解释的可用信息的系统。 他们的最终目标,是使数据可访问,以便组织可以使用它来评估和优化其绩效。由于数据相关的职位众多,让很多想进入数据领域的人摸不清方向,本文将详细介绍数据工程师必备的职业技能。

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Jul
17

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。

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Jun
02

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。

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May
20

2021年北美数据求职:Data Scientists应关注这15个网站

数据科学的求职之路并不容易,与之相关的技术和工具,如统计、数学、模型、数据可视化等等,都在不断的更新迭代。作为一个数据科学家,保持自己对新技术的了解,对时事的观察和启发尤为重要。本文列举了15个网页,能在人工智能、机器学习、数据工程和数据可视化等方面为你带来灵感,培养你的商业敏锐度。

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