What is HackerRank? How to Pass the OA Exam?
什么是HackerRank，是如何提供OA服务的，哪些公司在使用HackerRank；HackerRank上OA的形式以及如何准备HackerRank平台上的OA
The 2nd Lecture of Time Series Analysis
在本系列讲座中，我们将以《Hands-on Time Series Analysis with Python》（B V Vishwas, Ashish Patel）一书为参考展开讲述处理时间序列所需要的技能。在整体6次的直播课上，你将会学到时间序列分析的特点、数据处理和准备、平滑法和回归技术、不同种类的时间序列模型等等。
How to Prepare Full-Stack Engineer Job Interview?
本期讲座，我们邀请到了资深技术导师，来为大家解读Full-Stack Engineer岗位的技术要求，以及如何高效备战技术面试，为大家求职提供专业的指导。
The 1st Lecture of Time Series Analysis
在本系列讲座中，我们将以《Hands-on Time Series Analysis with Python》（B V Vishwas, Ashish Patel）一书为参考展开讲述处理时间序列所需要的技能。在整体6次的直播课上，你将会学到时间序列分析的特点、数据处理和准备、平滑法和回归技术、不同种类的时间序列模型等等。
AI Pin: What Does the Capital One Data Job Interview Test?
本期讲座，我们邀请到了资深行业导师来为讲解Capital One的面试重点，以及如何准备技术面试，为大家求职提供专业的信息支持。
The 7th Lecture of Recommender Systems
在本系列讲座中，我们将以《Recommender Systems: The Textbook》（Charu Aggarwal）一书为参考展开讲述。在整体7次的直播课上，你将会学到推荐系统介绍、基于区域和基于模型的协同过滤、基于内容和基于知识的推荐、以及基于集成/混合的推荐，和推荐评估等等。
Time Series Analysis: Use Data to Make Predictions
什么是时间序列分析；时间序列分析的理论和技术；有哪些类型的时间序列分析；时间序列常用的应用实例。
AI Pin: How to Prepare CS Job Interview?
本期讲座，我们邀请到了资深CS技术导师，来为大家讲解在准备SDE相关岗位面试时如何刷题以及如何高效准备技术面试，避免浪费时间走弯路。
The 6th Lecture of Recommender Systems
在本系列讲座中，我们将以《Recommender Systems: The Textbook》（Charu Aggarwal）一书为参考展开讲述。在整体7次的直播课上，你将会学到推荐系统介绍、基于区域和基于模型的协同过滤、基于内容和基于知识的推荐、以及基于集成/混合的推荐，和推荐评估等等。
Free Experience of Business Analyst Course
Business Analyst求职训练营王牌讲师授课；求职训练营周期与介绍；商业分析师求职最需要注意的点；课程内容答疑解惑。
Why is Taobao’s “Guess You Like” so accurate?
9月11日，我们将邀请到资深商业分析师，讲解数据在电商行业是怎么获取的，电商分析常用的技术和算法， 如何用电子商务驱动决策，以及电子商业分析的实际应用案例等等，带大家了解电子商务分析的知识。
AI Pin: OPT, H-1B application and extension
本期讲座，我们邀请了资深移民律师为大家分析和解读跨专业求职对于OPT以及H-1B的申请的影响，以及需要注意的事宜，为大家求职提供专业的法律意见。
The 5th Lecture of Recommender Systems
在本系列讲座中，我们将以《Recommender Systems: The Textbook》（Charu Aggarwal）一书为参考展开讲述。在整体7次的直播课上，你将会学到推荐系统介绍、基于区域和基于模型的协同过滤、基于内容和基于知识的推荐、以及基于集成/混合的推荐，和推荐评估等等。
AI Pin: How to Prepare Mobile App Developer Job Interview?
本期讲座，我们邀请到资深技术导师来为大家讲解App Developer岗位的技术要求，以及备战App Developer岗位面试的重点，为大家求职提供专业的指导和建议。
The 4th Lecture of Recommender Systems
在本系列讲座中，我们将以《Recommender Systems: The Textbook》（Charu Aggarwal）一书为参考展开讲述。在整体7次的直播课上，你将会学到推荐系统介绍、基于区域和基于模型的协同过滤、基于内容和基于知识的推荐、以及基于集成/混合的推荐，和推荐评估等等。
Business and Job Opportunities in Data Driven Influencer Economy
数据是如何驱动网红经济的；网红经济数据的特征；数据推荐产品的原理和技术；有哪些潜在就业机会。
AI Pin: Job Interview of Business Intelligence Engineer
本期讲座，我们邀请到资深技术导师，来为大家解读BIE和BIA岗位的技术要求，以及如何备战岗位面试，为大家求职提供专业的指导和建议。
The 3rd Lecture of Recommender Systems
在本系列讲座中，我们将以《Recommender Systems: The Textbook》（Charu Aggarwal）一书为参考展开讲述。在整体7次的直播课上，你将会学到推荐系统介绍、基于区域和基于模型的协同过滤、基于内容和基于知识的推荐、以及基于集成/混合的推荐，和推荐评估等等。
Data Analysis in Consulting Companies
咨询公司如何应用数据分析；咨询公司常见的分析模型和解决方案；数据分析的应用产品和场景；咨询公司有哪些数据类岗位和求职机会。
AI Pin: Apple Data and Software Job Interview
本期讲座，我们邀请到了资深技术导师，结合我们学员在实际面试当中的遇到的考题，来和大家讲解Apple 公司技术类岗位面试中的重点，帮助大家更好的备战面试。
The 2nd Lecture of Recommender Systems
在本系列讲座中，我们将以《Recommender Systems: The Textbook》（Charu Aggarwal）一书为参考展开讲述。在整体7次的直播课上，你将会学到推荐系统介绍、基于区域和基于模型的协同过滤、基于内容和基于知识的推荐、以及基于集成/混合的推荐，和推荐评估等等。
Free Experience of Data Scientist Course
Data Scientist求职训练营王牌讲师授课；求职训练营周期与介绍；数据科学家求职最需要注意的点；课程内容答疑解惑。
How to Handle Imbalanced Data?
数据不平衡具体指什么？Imbalanced data出现的原因和场景；Imbalanced data产生的影响；如何有效处理Imbalanced data？
AI Pin: Necessary Knowledge of Second Round H-1B Lottery
本期讲座，我们邀请了资深移民律师为大家分析和解读今年H-1B的相关政策，以及第二轮抽签的相关注意事项，并为大家如何保持合法身份提供专业的建议。
The 1st Lecture of Recommender Systems
在本系列讲座中，我们将以《Recommender Systems: The Textbook》（Charu Aggarwal）一书为参考展开讲述。在整体7次的直播课上，你将会学到推荐系统介绍、基于区域和基于模型的协同过滤、基于内容和基于知识的推荐、以及基于集成/混合的推荐，和推荐评估等等。
How to Find Data Science Practical Project and Enrich Your Resume?
数据科学项目的主要形式；数据科学项目的种类和目的；如何挑选合适自己的数据科学项目；实战项目案例。
AI Pin: The Difference of Data Post Classification, Career Path and Salary
本期讲座，我们邀请到资深导师来为大家讲解数据类岗位相关知识，带大家了解它们的分类、职业路径和薪资差异等等，为大家求职提供专业的指导和建议。
The 8th Lecture of AB Testing
在本系列讲座中，我们将以《Trustworthy Online Controlled Experiments: A Practical Guide to A/B Testing》（Ron Kohavi ， Diane Tang ， Ya Xu）一书为参考展开讲述。
AI Pin: How to Prepare For Front-End/Back-End Job Interview?
本期讲座，我们邀请到资深导师来为大家讲解前后端岗位面试，带大家了解它们的特点和区别，以及面试时需要准备的不同事项，为大家提供专业的指导和建议。
