AI Pin: The 5th Lecture of Design Patterns in Java
AI聘计算机科学读书会的第二本书，选取了Steven John Metsker 和William C. Wake编写的Design Patterns in Java一书以及Partha Kuchana编写的Software Architecture Design Patterns in Java一书，综合了两本书中的精华部分，同时结合实际工作当中需要的和求职面试当中经常考察的技能，总结了一共六讲的内容，为大家学习deign pattern和在Software Development Engineer工作和求职提供专业的指导建议。
AI Pin: Google Software Development Job Interview
本期讲座，我们将会邀请资深软件工程师，来对如何备战Google软件开发类岗位面试为大家进行详细介绍，为大家的面试提供信息支持。
Data Job Interviews for Insurance Companies
2月26日，我们将邀请到业内资深商业分析师，带你全面了解保险公司的数据分析，可申请的岗位和面试重点。
Formula and Model of Causal Inference
在本系列讲座中，我们将以《Causal Inference: What If 》（Miguel A. Hernán, James M. Robins）一书为参考，带你了解因果推断（Causal Inference）这项复杂的科学任务。
AI Pin: The 4th Lecture of Design Patterns in Java
AI聘计算机科学读书会的第二本书，选取了Steven John Metsker 和William C. Wake编写的Design Patterns in Java一书以及Partha Kuchana编写的Software Architecture Design Patterns in Java一书，综合了两本书中的精华部分，同时结合实际工作当中需要的和求职面试当中经常考察的技能，总结了一共六讲的内容，为大家学习deign pattern和在Software Development Engineer工作和求职提供专业的指导建议。
AI Pin: Biden Administration’s New Deal to Attract STEM Talent
本期讲座，我们邀请到了资深移民律师孟小洁律师来为大家解读此次STEM专业相关方案的具体内容，从法律角度分析这些法案对我们的现实意义，同时给大家提供专业的法律建议。
Data Analytics Applications in Sports
2月19日，我们将邀请到业内资深专家，带你了解体育行业的数据分析，包括体育分析介绍，最受欢迎的技术和工具，体育分析的应用和案例，体育行业的分析类岗位等。
Model and Random Variability
在本系列讲座中，我们将以《Causal Inference: What If 》（Miguel A. Hernán, James M. Robins）一书为参考，带你了解因果推断（Causal Inference）这项复杂的科学任务。
AI Pin: Data Job Salary Level in Silicon Valley
本期讲座，我们邀请到资深行业导师，来为大家解读硅谷科技大厂的薪资构成和变化趋势，分析各个数据类岗位的薪资的差异，为大家求职提供专业的指导和建议。
Learn SVM in One Hour
2月12日，我们邀请到资深数据科学家，用一个小时带大家了解支持向量机。包括什么是SVM算法、SVM算法的技术和原理、SVM算法有哪些优势、常见应用等等。
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。
Confounding and Bias of Causal Inference
在本系列讲座中，我们将以《Causal Inference: What If 》（Miguel A. Hernán, James M. Robins）一书为参考，带你了解因果推断（Causal Inference）这项复杂的科学任务。
AI Pin: The 3rd Lecture of Design Patterns in Java
AI聘计算机科学读书会的第二本书，选取了Steven John Metsker 和William C. Wake编写的Design Patterns in Java一书以及Partha Kuchana编写的Software Architecture Design Patterns in Java一书，综合了两本书中的精华部分，同时结合实际工作当中需要的和求职面试当中经常考察的技能，总结了一共六讲的内容，为大家学习deign pattern和在Software Development Engineer工作和求职提供专业的指导建议。
AI Pin: How to Prepare for Amazon Data Job Interview?
本期讲座，我们邀请到资深导师来为大家解析Amazon数据类岗位的面试，和大家分享我们的学员成功案例，针对如何备战Amazon数据类岗位面试，为大家提供专业的建议。
Modification and Interaction of Causal Effect
在本系列讲座中，我们将以《Causal Inference: What If 》（Miguel A. Hernán, James M. Robins）一书为参考，带你了解因果推断（Causal Inference）这项复杂的科学任务。
AI Pin: The 2nd Lecture of Design Patterns in Java
AI聘计算机科学读书会的第二本书，选取了Steven John Metsker 和William C. Wake编写的Design Patterns in Java一书以及Partha Kuchana编写的Software Architecture Design Patterns in Java一书，综合了两本书中的精华部分，同时结合实际工作当中需要的和求职面试当中经常考察的技能，总结了一共六讲的内容，为大家学习deign pattern和在Software Development Engineer工作和求职提供专业的指导建议。
AI Pin: What does Uber SDE Job Interview Test?
本期讲座，我们邀请到资深的导师来为大家分析Uber SDE岗位面试的技术重点，以及如何有针对性备战SDE岗位面试为大家提供专业的建议。
Definition of Causal Effect
在本系列讲座中，我们将以《Causal Inference: What If 》（Miguel A. Hernán, James M. Robins）一书为参考，带你了解因果推断（Causal Inference）这项复杂的科学任务。
AI Pin: The 1st Lecture of Design Patterns in Java
AI聘计算机科学读书会的第二本书，选取了Steven John Metsker 和William C. Wake编写的Design Patterns in Java一书以及Partha Kuchana编写的Software Architecture Design Patterns in Java一书，综合了两本书中的精华部分，同时结合实际工作当中需要的和求职面试当中经常考察的技能，总结了一共六讲的内容，为大家学习deign pattern和在Software Development Engineer工作和求职提供专业的指导建议。
AI Pin: How to Prepare for H-1B Application in 2022?
本期讲座，我们邀请到了资深移民律师孟小洁律师来和大家回顾一下2021年H-1B政策的变化，以及在2022年，想要申请H1B的同学，有哪些需要注意的事项，以及如何合理提前规划。
How Does Data Science Apply to the Metaverse?
1月22日，我们将邀请到业内资深专家，带你了解Metaverse和元宇宙的数据科学应用。包括什么是元宇宙，元宇宙的现状和未来，元宇宙相关的数据科学应用、AI和ML对元宇宙会有什么影响等等。
Marketing Data Analysis Case 2
在本系列讲座中，我们将以《Marketing Data Science——Modeling Techniques in Predictive Analytics with R and Python》（THOMAS W. MILLER）一书为参考，带你了解和学习市场数据科学的最佳方法和研究实际案例。 本书为建模技术提供了现成的资源和参考指南。 向读者展示了如何在解决实际业务问题的代码基础上进行构建。读者可以根据书本中的案例动手实验，学会更合理地使用这些代码和模型。
AI Pin: What You Need to Know About Tax Season 2022
本期讲座，我们邀请到了Eric & Lynda Associates CPA LLP（ 瑞琳会计师事务所 ）的资深税务专家，来为大家解读2022年报税季，大家应该注意的重点。
What is the Regression Algorithm for Data Analysis?
1月15日，我们邀请到资深数据科学家，带大家了解回归算法。包括什么是回归算法、常见回归算法有哪些、不同算法的优缺点、不同算法的应用等等。
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。
Marketing Data Analysis Case 1
在本系列讲座中，我们将以《Marketing Data Science——Modeling Techniques in Predictive Analytics with R and Python》（THOMAS W. MILLER）一书为参考，带你了解和学习市场数据科学的最佳方法和研究实际案例。 本书为建模技术提供了现成的资源和参考指南。 向读者展示了如何在解决实际业务问题的代码基础上进行构建。读者可以根据书本中的案例动手实验，学会更合理地使用这些代码和模型。
AI Pin: How to Prepare for Facebook / Meta Data Job Interview?
本期讲座我们邀请到了已成功帮助多位学员顺利拿到offer的资深技术导师来为大家分享Facebook面试的重难点，为大家的面试准备提供信息支持。
Job Prospects of Data Scientist in 2022
1月8日，我们将邀请资深数据科学家和几位师兄师姐，为大家预测2022年的数据分析行业，展望Data Scientist求职时市场。
Marketing Data Analysis – Marketing Data Sources
在本系列讲座中，我们将以《Marketing Data Science——Modeling Techniques in Predictive Analytics with R and Python》（THOMAS W. MILLER）一书为参考，带你了解和学习市场数据科学的最佳方法和研究实际案例。 本书为建模技术提供了现成的资源和参考指南。 向读者展示了如何在解决实际业务问题的代码基础上进行构建。读者可以根据书本中的案例动手实验，学会更合理地使用这些代码和模型。
AI Pin: How to Prepare for the 2022 Spring Data Job Interview?
本期讲座，我们邀请到了资深人力资源专家和行业导师，来为大家总结2021年数据类岗位面试的特点和经验，预测2022年春招的招聘趋势，为大家备战接下来的春招季提供客观的指导和建议。
