【限时免费】8小时数据科学魔鬼训练营,从零基础到挑战Machine Learning!
David导师,北美统计Top3名校毕业,全球顶尖电商公司 Data Scientist。多年工作经验熟悉电商,银行和网络行业等数据科学家工作和各类数据分析工具,曾面试过超过20家北美最顶级科技公司。曾成功辅导了53位学员,帮助他们成功入职获高薪Offer。
任何想要寻找Data Analyst/ Data Scientist Position的初学者
(不需要R语言经验,从最基础知识入门)
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报名方式
关注北美工程师求职顾问公众号
并回复关键字:
“小班8”
课程形式为线上视频Vimeo,全程超过8小时。
按照正确流程报名后,我们将在
7/8/2018
在学员群发放免费promotion code
原价$299, 本周免费
https://vimeo.com/ondemand/149050
课 程 介 绍
第一节课
行业介绍和求职面经
1 数据行业的基本介绍
发展趋势
2 数据行业内不同职位的分工及介绍
不同职位的技能点区别
不同行业中的数据科学职位异同
如何定位自己合适的方向
3 如何拿到更多offer?
招聘流程分析
如何正确投递简历,让面试来找你!
如何准备一个面试
4 好的Resume/Cover Letter如何写
实战分类讲解,真题全面冲刺
第二节课
基础知识和项目实战
以项目实战为基础,涵盖讲解统计和机器学习的基础知识,熟悉不同统计软件的应用,亲身体会互联网和金融行业中的数据科学建模全过程。以电商网站用户conversion行为预测为例,围绕数据集开展R语言的使用讲解,配合介绍实用有趣的统计和机器学习理论知识;熟练掌握和运用以下知识:
1 R语言的基础知识
2 R语言中的数据结构
3 R语言的统计分析函数
4 R语言中的数据清洗
5 R语言中的常见机器学习函数
6 R语言中数据科学建模实例
7 通过数据建模的结果对数据进行合理的分析和解释
第三节课
统计基础知识
1 概率论,从基础知识出发
- 基础理论 Probability
- 排列组合,贝叶斯公式,期望和回归
- 面试真题实战 Case Interview
2 统计,面试解析
- 基础理论 Basic Statistics
- P-value, 一元线性回归,MLE, EM, Co-linearity
- 面试真题实战 Case Interview
3 机器学习的要点及如何掌握
- 基础理论 Machine
- LR, Random, Forest, Kmeans
- 面试真题实战 Case Interview
第四节课
经典面试题案例分析
1 如何准备编程面试
分类总结变成面试的考法
2 案例分析题目
SQL, SAS, Python简介和考察模式
3 产品及其相关问题
Case Study
4 简历和其他问题解析
Case Study
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