The 5th Lecture of Artificial Intelligence and Deep Learning
本系列读书会讲座以Ian Goodfellow的Deep Learning这本经典教材为参考背景， 同时结合其他丛书和机器/深度学习信息，提纲挈领探讨Deep Learning的基础知识，为大家了解深度学习的道路中破除障碍，提高效率。
Learn These, You Can Easily Handle The Data Project Presentation!
数据科学项目的周期过程；如何正确的完成数据科学项目；Presentation以及PPT的要点；2020转行Data Scientist，北美求职热点分析。
The 4th Lecture of Artificial Intelligence and Deep Learning
本系列读书会讲座以Ian Goodfellow的Deep Learning这本经典教材为参考背景， 同时结合其他丛书和机器/深度学习信息，提纲挈领探讨Deep Learning的基础知识，为大家了解深度学习的道路中破除障碍，提高效率。
The 3rd Lecture of Artificial Intelligence and Deep Learning
本系列读书会讲座以Ian Goodfellow的Deep Learning这本经典教材为参考背景， 同时结合其他丛书和机器/深度学习信息，提纲挈领探讨Deep Learning的基础知识，为大家了解深度学习的道路中破除障碍，提高效率。
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 Get The Offer of The Hottest E-Commerce Industry?
需要的技能要求以及如何准备；电子商务领域的面试技巧；如何成为电商领域Data Scientist。
The 2nd Lecture of Artificial Intelligence and Deep Learning
本系列读书会讲座以Ian Goodfellow的Deep Learning这本经典教材为参考背景， 同时结合其他丛书和机器/深度学习信息，提纲挈领探讨Deep Learning的基础知识，为大家了解深度学习的道路中破除障碍，提高效率。
How Does Data Science Help Drive Influencer Economy?
北美Data Scientist 2020年求职热点；Data Science在网红经济的关注焦点探讨；如何在北美相关领域转行求职；Data Science如何入行学习。
The 1st Lecture of Artificial Intelligence and Deep Learning
本系列读书会讲座以Ian Goodfellow的Deep Learning这本经典教材为参考背景， 同时结合其他丛书和机器/深度学习信息，提纲挈领探讨Deep Learning的基础知识，为大家了解深度学习的道路中破除障碍，提高效率。
What Are The Applications of Data Analysis in Game Industry?
数据分析在Gaming 方面的应用；有哪些相关的工作机会；Gaming领域数据岗面试都需要哪些技能；如何转行数据科学，商业分析？
DS Book Club Book 5 – The 6th Lecture of Learning Big Data Database
本系列读书会讲座以Seven Database In Seven Weeks一书为参考背景， 同时结合其他丛书和数据库信息，探讨数据时代常用的几种数据库。
How To Get A High Salary Offer Of Business Analyst?
专家导师师兄师姐直播回答同学的求职问题；技术面试的难点在哪里；如何高效率的在短时间之内提升技能；Business Analyst，Business Intelligence面试如何准备。
DS Book Club Book 5 – The 5th Lecture of Learning Big Data Database
本系列读书会讲座以Seven Database In Seven Weeks一书为参考背景， 同时结合其他丛书和数据库信息，探讨数据时代常用的几种数据库。
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。
Interview For Amazon Data Related Positions
Amazon 商业分析常见的面试题有哪些？商业分析岗位的面试应该从哪里开始准备？以 Amazon 为例，其他的大型技术公司应该怎么举一反三？作为求职市场的新手，有哪些事情是我们应该注意的？
DS Book Club Book 5 – The 4th Lecture of Learning Big Data Database
本系列读书会讲座以Seven Database In Seven Weeks一书为参考背景， 同时结合其他丛书和数据库信息，探讨数据时代常用的几种数据库。
DS Book Club Book 5 – The 3rd Lecture of Learning Big Data Database
本系列读书会讲座以Seven Database In Seven Weeks一书为参考背景， 同时结合其他丛书和数据库信息，探讨数据时代常用的几种数据库。
Getting Started Power BI in One Hour
PowerBI 的这些不为人知的小技巧是什么？这些小技巧可以被使用在哪些地方？数据分析师求职的过程中用的到么？PowerBI如何与数据科学相结合。
DS Book Club Book 5 – The 2nd Lecture of Learning Big Data Database
本系列读书会讲座以Seven Database In Seven Weeks一书为参考背景， 同时结合其他丛书和数据库信息，探讨数据时代常用的几种数据库。
How to Deal With Take Home and Data Challenge in Job Interview?
Data Scientist面试有哪些环节；什么是大家常说的Data Challenge；如何练习应对Data Challenge, 有什么技巧；面试环节, 如何讲解Data Challenge。
DS Book Club Book 5 – The 1st Lecture of Learning Big Data Database
本系列读书会讲座以Seven Database In Seven Weeks一书为参考背景， 同时结合其他丛书和数据库信息，探讨数据时代常用的几种数据库。
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。
The Sharing of Data Science Job Seeking Experience
专家导师师兄师姐直播回答同学的求职问题；技术面试的难点在哪里；如何高效率的在短时间之内提升技能；Data Scientist面试如何准备。
DS Book Club Book 4 – The 9th Lecture of Machine Learning
无论你是想在数据浪潮中了解到一些最新的资讯，还是希望启动属于你自己的数据科学或数据专业之旅，本系列机器学习读书讲座是你开启数据科学之旅的不二之选。
Free Experience of Quant Interview Course
Quant interview 刷题面试实战营王牌讲师授课；求职训练营周期与介绍；Quant求职最需要注意的点；Quant 面试最常见题型解析；课程内容答疑解惑。
As The Epidemic Continued, How to Prepare for Reemployment?
疫情危机延续，会对今年美国求职市场产生哪些影响？面对裁员，应该做好哪些应对措施？总统签署暂停移民的行政命令，会对H1B及其他签证申请有哪些影响？OPT、H1B持有人被裁员，会有哪些法律问题？OPT、H1B 审批和Extension是否会因为失业率影响审批通过率？公司降薪、减少工时，对于身份状态会产生什么影响？
What Are The Applications of Data Science in Public Health?
数据分析领域要怎么融合进卫生领域？卫生领域数据产品的全周期是怎样的形式？北美卫生领域的数据分析岗位有哪些？数据分析类岗位在相关公司的面试如何准备？
DS Book Club Book 4 – The 8th Lecture of Machine Learning
无论你是想在数据浪潮中了解到一些最新的资讯，还是希望启动属于你自己的数据科学或数据专业之旅，本系列机器学习读书讲座是你开启数据科学之旅的不二之选。
Getting Started With Spark MLlib
Spark以及Spark MLlib的基本概念与功能；Spark MLlib有哪些应用？如何快速上手Spark MLlib解决问题？
