Interview Question Analysis of Data Scientist Spring Recruitment
本次公开课邀请北美Data Scientist以实际经验分析最新的Data Science面试题，备战春招求职。
DS Book Club Book 3 – The 6th Lecture of Data Science in FinTech
讲解金融行业Quant分析以及数据相关工作的内容，职能，还有技能要求，如何准备Quant职位面试
The Best Job Seeking Route to Data Scientist 2020
数据科学家需要哪些专业技能；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；什么样的简历可以拿到面试机会。
DS Book Club Book 3 – The 5th Lecture of Data Science in FinTech
1. 熟悉金融行业业务；2. 学习金融行业数据分析技能；3. 掌握客户营销中的客户分群的建模方法；4. 掌握风控业务中的违约预测技术。
Online Live Modification of Analyst Resume by Flag Interviewer
简历的角色定位；如何提升写出高质量的个人内容；如何提前做功课准备简历内容；如何排版审美，描述工作经历与项目。
DS Book Club Book 3 – The 4th Lecture of Data Science in FinTech
从数据分析视角对互联网P2P金融产品进行剖析讲解，讲解P2P金融产品开发，风险控制，以及数据分析知识。
How to Draw Your First Tableau Chart
为什么商业分析师需要掌握Tableau？Tableau的强大之处在于哪里？数据可视化技能在商业分析师求职环节中有多重要？新手小白如何用Tableau分析？
The 2nd 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。
Top Rated Accountants Live Explain How to File Taxes Properly
W2/1099表格是什么？报税的截止日期是什么时候？留学生如何报税？不同身份所需缴纳税款百分百有何不同？税改后，对不同身份和薪资水平的人群，有哪些影响？关于税务你需要知道的注意事项。
How to Interview for Apple Data Positions?
Apple数据岗位面试面什么?准备数据科学家求职的过程中要注意什么？Apple Data 类岗位有什么面试经验？你需要怎么样的基础和怎样的进修才能成为合格数据科学家？
DS Book Club Book 3 – The 3rd Lecture of Data Science in FinTech
从数据分析视角对互联网金融产品进行剖析讲解，从产品基础到互联网金融产品开发，风险控制，以及数据分析知识。
The 1st 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。
AB Testing Design Practical Skills
AB Testing 的应用场景；AB Testing的设计，实施和总结的详细讲解；AB Testing有哪些需要计算。
DS Book Club Book 3 – The 2nd Lecture of Data Science in FinTech
从数据分析视角对互联网金融产品进行剖析讲解，从产品基础到互联网金融产品开发，风险控制，以及数据分析知识。
Famous Lawyers Online Answer Visa, OPT, H1B…
2020年H1B申请，在线抽签新政策；OPT，VISA等相关疑问；H1B申请流程介绍；常见身份问题以及求职问题。
How to Get Data Positions Quickly in Liberal Arts and Business
2020春招如何安排时间；Data类职位全职以及暑期实习的面试是什么样的？如何最快时间准备面试？转行应该注意什么？你该如何给自己量身定制一份抱佛脚计划？
DS Book Club Book 3 – The 1st Lecture of Data Science in FinTech
1.熟悉金融行业业务；2.学习金融行业数据分析技能；3.掌握客户营销中的客户分群的建模方法；4.掌握风控业务中的违约预测技术
What does Microsoft Data Scientist Interview Test?
Microsoft数据岗位面试面什么?准备数据科学家求职的过程中要注意什么？Microsoft Data Scientist有什么面试经验？你需要怎么样的基础和怎样的进修才能成为合格数据科学家？
DS Book Club Book 2 – Summary of Data Science for Business
本书具体内容包括：数据驱动的商业分析，商业问题的数据科学解决方案，预测性建模，过拟合以及如何防止过拟合，聚类算法和相似性，什么是一个好模型，模型表现的可视化，文字处理和向量化，数据科学和商业策略。
The 2nd Free Experience of Data Science 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。
Spring 2020: How to become a data scientist
北美数据类工作面试流程；数据类行业求职面试技巧；求职中最需要注意的点；一些求职过程中刻骨铭心的经验和故事。
DS Book Club Book 2 – The 6th Lecture of Data Science for Business
本书具体内容包括：数据驱动的商业分析，商业问题的数据科学解决方案，预测性建模，过拟合以及如何防止过拟合，聚类算法和相似性，什么是一个好模型，模型表现的可视化，文字处理和向量化，数据科学和商业策略。
The 1st Free Experience of Data Science 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。
Tax Declaration Strategy 2020
W2 / 1099表格是什么？报税的截止日期是什么时候？留学生如何报税？不同身份所需缴纳税款百分比有何不同？税改后，对不同身份和薪资水平的人群，有哪些影响？关于税务你需要知道的注意事项。
Recommender System Design for Data Scientist Job Hunt
推荐系统经典算法和Business 应用；知名的推荐系统长什么样；实现一个数据驱动的推荐系统；数据科学家面试会问到怎样的相关问题。
DS Book Club Book 2 – The 5th Lecture of Data Science for Business
本书具体内容包括：数据驱动的商业分析，商业问题的数据科学解决方案，预测性建模，过拟合以及如何防止过拟合，聚类算法和相似性，什么是一个好模型，模型表现的可视化，文字处理和向量化，数据科学和商业策略。
What Are The Job Data Science Opportunities in The Field of Education?
数据分析领域要怎么融合进教育知识体系？教育类智能产品的全周期是怎样的形式；教育领域的数据分析岗位有哪些？数据分析类岗位在教育相关公司的面试如何准备？
DS Book Club Book 2 – The 4th Lecture of Data Science for Business
本书具体内容包括：数据驱动的商业分析，商业问题的数据科学解决方案，预测性建模，过拟合以及如何防止过拟合，聚类算法和相似性，什么是一个好模型，模型表现的可视化，文字处理和向量化，数据科学和商业策略。
Interview For Capital One Data Scientist?
Capital One数据岗位面试面什么?准备数据科学家求职的过程中要注意什么？Capital One面试经验是什么？你需要怎么样的基础和怎样的进修才能成为合格数据科学家？
DS Book Club Book 2 – The 3rd Lecture of Data Science for Business
本书具体内容包括：数据驱动的商业分析，商业问题的数据科学解决方案，预测性建模，过拟合以及如何防止过拟合，聚类算法和相似性，什么是一个好模型，模型表现的可视化，文字处理和向量化，数据科学和商业策略。
What Are The Applications of Data Analysis Posts in The Game Field?
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。
DS Book Club Book 2 – The 2nd Lecture of Data Science for Business
本书具体内容包括：数据驱动的商业分析，商业问题的数据科学解决方案，预测性建模，过拟合以及如何防止过拟合，聚类算法和相似性，什么是一个好模型，模型表现的可视化，文字处理和向量化，数据科学和商业策略。
