数据科学
 求职旗舰课
Data Science
基本信息
硅谷著名科技公司首席工程师兼面试官线上直播授课。涵盖数据科学方向求职的相关理论知识、工业界实际应用项目、结合各大科技公司面试趋势，帮助学员从面试能力和项目背景等方面系统提升，迅速掌握面试技巧、提升面试能力，达到科技公司面试水平。
数据科学求职旗舰课，在短短2个月的时间帮助大家从求职方向规划到求职简历文书准备，再到刷题、项目经验的准备，为大家科技求职之路全程保驾护航！
经过多轮课程迭代，课程效率大大提升，最新升级的三大项目更可以大大提升简历项目背景和面试成功率，将大家从严峻的秋招求职备战中解救出来，让小伙伴们短时高效备考！
如何在短时间内达到onsite水平？如何在毕业前顺利斩获大厂offer？如何省时高效的准备面试？时间已经不允许你再犹豫了~犹豫就会败北！现在行动就还有机会！
服务周期：1年+（前期职业规划+2周基础学习+6周直播课程学习+FLAG面试官模拟面试+后期面试跟进指导拿到心仪Offer）
技能准备：熟悉基础统计知识，熟悉基础计算机科学与算法
课程安排：2周基础学习+6周直播课程学习
课程规模：小班授课，每班仅限20名学员
师资力量：配备4名辅导老师（1名FLAG主讲老师，2名专业助教老师，1名顾问老师），师生比例为1:5
20+小时模拟面试学习：真实还原面试场景，一对一模拟，现场反馈面试问题
简历修改&公司内推：无限次简历修改；一线科技公司内推
报名方式：发送简历到官方邮箱
[email protected]；Subject注明：“Data”
保offer计划：拿不到offer，全额退款！
适合对象
基础培训：适合无数据分析相关基础的转专业的同学；
系统进阶：适合数据分析及建模基础薄弱、基础知识不系统的同学；
求职准备：想要强化相关知识、学习工业界项目应用、快速掌握如何应对面试考核技能的同学。
讲师介绍
James老师
资深工程师

专精于Natural Language Understanding (NLU)，Recommendation System, Anomaly Detection方向，10年学术和工业经验，拥有著名独角兽以及两家FLAG公司的Senior Data Scientist任职经验。

累计百场面试官以及Bar Raiser经验，对于Data岗位的技能要求有深刻理解。能够对处于不同阶段的同学提供有针对性的短期面试指导和长期职业规划建议。后应邀加入FLAG从事高级数据分析工作，深谙湾区科技公司Data Track用人趋势及面试考察。
课程服务团队
模拟面试团队
百人一线科技公司资深面试官团队，一比一真实还原技术面试场景，让你在模拟面试中找到真实面试的感觉，现场实时总结、点评并反馈，针对你在面试中暴露的问题，提出改进和避免方法，全面提升学员面试能力！
咨询指导团队
40人科技公司资深工程师咨询团队，在简历指导、项目咨询、职业规划等方面为学员提供求职技能全方位规划，让你在众多求职者中脱颖而出！
课程服务团队
贴心助教陪伴式辅导，作业不会做？在专属答疑群求助，助教老师有求必应！
导师集中追踪制
导师集中追踪，全程陪跑求职。任何咨询、预约服务都会得到妥善回复和解决！
项目介绍
项目一
Amazon Food Review – 机器学习建模与数据的可视化分析
机器学习和可视化是数据科学的核心内容，也是极其重要的体现实战能力的面试考点。
本项目将会重点学习机器学习建模和数据的可视化分析，并将相关技能应用于开源的亚马逊评论数据，在此过程中深入灵活掌握数据建模与可视化的相关技能。新增所有学员共同参与的课堂竞赛机制，以模型表现效果及数据可视化清晰程度作为项目是否达到工业要求的评价标准。
项目二
Virtual Assistant Product Design- 真实模拟FLAG的产品设计
由于Data Scientist平时主要负责数据挖掘、建模以及模型测试，对产品开发有足够的认知和了解（即Product Sense），所以Data Scientist经常会参与产品设计，且比Software Engineer有更多的发言权。据观察，越来越多数据科学方向的面试中会考察到Product Sense，而同学们往往忽视了这方面的准备。
本项目模拟FLAG的真实产品设计环境，通过标准化流程帮助同学从头至尾设计一个可执行的虚拟语音/语义助手，深入理解如何用人工智能改变我们的交互方式，深入实践乔布斯的设计原则："设计源自运作机理" (Design is How it Works) ，帮助学员准备Data Scientist面试过程中的Product Sense问题。
项目三
End-to-End 搭建 Alexa Skill – 数据模型搭建
Alexa是亚马逊声音识别服务，是在亚马逊的Echo、Echo Dot以及Echo Show智能音箱背后的大脑。Alexa提供计算能力、识别技巧从而方便客户创建更具个性的体验。
在本项目中学员将通过Alexa Skills Kit(ASK)，开发Alexa Skill并将其发布，以丰富学员简历项目经历。本项目分成两部分：第一部分先在Alexa Development Console上搭建语言模型，包括设计数据架构，语言模具，以及歧义处理；第二部分会在AWS上搭建后端服务。两部分整合在一起之后可以作为一个完整的Alexa Skill发布。
完全掌握项目一(Amazon Food Review)、二（Virtual Assistant Product Design）、三（Alexa Skill）可以获得等同于FLAG公司在语义理解方面Junior DS level的1-2年工作经验。
课程服务

职业规划：无限次！专业咨询顾问老师为你定位未来职业发展计划

简历修改：无限次！资深面试官亲自辅导修改每一位学员简历
项目咨询：无限次！为你挑选合适项目丰富简历；为求职打下基础
模拟面试：真实还原面试场景；一对一模拟现场反馈面试问题
专群辅导：建立学生答疑专群，助教进群跟踪辅导，交流消化学习心得
课程大纲
阶段一：基础练习（资料学习+助教全程辅导+1v1咨询讨论）
在两周时间里，根据课程导师准备的基础材料，通过资料学习与自我练习，为课程做好基础准备，助教老师群内答疑。
1. 课前准备练习
  • 学习Python安装、实践算法面试知识及数据结构内容
  • 学习概率基础知识并实践相关面试题目
  • 学习SQL安装与基础指令，创建数据库并导入数据文件
  • 练习LeetCode题目
2. 1v1定制化选课指导
结合学员的兴趣及求职目标，北美求职市场各方向的前景预测，以及工业界流行技术栈，给予学校开设课程的用途分析及选择建议
3. 1v1定制化职业规划
针对学员的特定求职目标，所处年级，项目背景，面试知识体系储备进行
  • 近一年学习内容规划
  • 近一年学习时间规划
阶段二：数据语言讲解
由简单到复杂，学习Python语言在数据科学中的应用，通过实战演练熟悉不同算法重点题目的解题思维和技巧，结合概率论、统计等相关面试考点，学会举一反三。辅以模拟面试实战训练，助教老师专群答疑。
1. 课程介绍及Python语言在数据科学的应用
  • 课程介绍与数据职位面试总览
  • Python数据结构与算法基础
  • 数据结构（array,dictionary,list等）
  • Pandas基础讲解
2. Python语言进阶
  • Pandas工具包的使用
  • Python算法总结
  • Python常考算法面试真题实战演练与习题拆解
项目1：Amazon Food Review - 机器学习建模与数据的可视化分析
（学员两周内在助教指导下完成，FLAG任课老师在课上深度讲解项目解答思路，并展示如何在简历与面试中呈现）
3. 数据科学中的概率分析基础
  • Probability面试解题思路
  • Bayes Rules
  • Conditional probability
  • Brain Teaser面试解题思路
  • Corner case
  • Mathematical induction
  • 数学与概率题面试真题实战演练与习题拆解
4. 机器学习基础算法讲解
  • Feature Overview (continuous, categorical, time series, text,etc.)
  • Model Overview (regression, classification)
  • Linear Regression
  • Gradient Descent
  • Logistic Regression
5. 简历讲解
工业界如何筛选简历？
什么是STAR原则？
简历的构成(格式，字数，内容)
如何描述实习经历及项目？
提升简历曝光度的小技巧有哪些？
6. 1v1定制化简历修改
针对学员简历，进行1v1多轮反复修改，直至达到工业界标准
阶段三：机器学习深入讲解与面试题目精选
深入讲解机器学习算法在数据科学的应用，精选机器学习项目，带领同学们理解高难度面试问题的解题思路与常用解决方法。
1. 实验设计
  • Conventional Stat experiment with coding examples
  • A/B Testing
  • Bootstrap
  • 实验设计面试真题实战演练与习题拆解
2. Product
  • Product and launch report
项目2: Virtual Assistant Product Design- 真实模拟FLAG的产品设计
（3~5名学员组成团队，在两周内在助教指导下完成，FLAG任课老师在课上深度讲解项目解答思路，并展示如何在简历与面试中呈现）
3. 机器学习算法进阶
  • Tree models
  • Support Vector Machine
4. 机器学习系统设计进阶
  • 自然语言理解系统（NLU system）
  • 机器学习系统设计介绍
项目3：End-to-End搭建Alexa Skill – 数据模型搭建
（学员两周内在助教指导下完成，FLAG任课老师在课上深度讲解项目解答思路，并展示如何在简历与面试中呈现）
5.机器学习算法与机器学习系统设计深入
  • Unsupervised Learning
  • Recommendation system
6. 深度学习算法介绍与练习
  • 深度学习基础
  • Case study：Object detection
  • Case study：NLP Transformer
7. 1v1定制化项目咨询
根据学员的项目背景进行方向性优化指导，应用工业界技术栈，达到名企筛选要求，确保简历中的项目符合工业标准，增加竞争力
阶段四：数据库讲解
数据库工业级别技术栈学习，重点模块精选精讲，助教老师专群答疑。
1. SQL讲解
  • SQL语法基础
  • SQL语法进阶（window functions、subquery、query optimization）
  • SQL面试实战演练与习题拆解
2. 面试准备与项目复盘
  • 如何准备面试
  • 项目复盘和演示
3. 课程作业与项目总结答疑
4. FLAG数据数据科学家手把手教你破解各大公司面试
5. 1v1模拟面试实战训练
面试官一对一模拟面试实战演示学习，在现场反馈中逐步熟悉面试官思维，掌握求职面试中的交流技巧和交流重点，进一步提升面试实战能力
阶段五：求职冲刺辅导
针对学员求职中后期所遇到的问题，进行全方位咨询与辅导，帮助学员解决在求职面试过程中遇到的实际问题，让所学知识能够完美落地。
1. 科技公司职位内推
针对学员出勤及作业按时完成情况，为学习态度认真、考核结果达标的学员进行职位内推
2. 招聘职位信息分享
分享科技公司每周发布的最新职位信息，帮助学员第一时间掌握求职动态
3. 科技公司面经整理
各大科技公司面经整理及分享，以便学员能够更有针对性的准备面试
4. 求职文书撰写指导
除求职简历外，帮助学员辅导Cover Letter、推荐信、感谢信等求职文书的撰写
5. 求职全程指导
学员在求职申请及面试过程中，网申问题回答、面试时间预约、与HR邮件往来等相关问题进行全程指导
6. Offer 谈判指导
学员收到多个offer时，帮助学员对比公司前景、职位发展前景等，对比不同公司的package进行谈判、接受offer的时间点冲突等相关问题进行指导
7. 选组指导
根据工业界发展趋势，结合学员资深背景，帮助学员选择公司内发展前景好、背景匹配度高、升职空间大、工作压力小的组别

常见问题
1
大纲中所说的课程知识点，我都有了解，是否还需要上这门课程？
对于课程知识点有部分了解的同学也推荐来学习这门课程。参与过Data面试的同学们一定都会了解，学校所学的理论基础无法与工业界实战思维无缝衔接，两者之间存在的gap正是很多同学苦苦抱怨面试难过的根本原因。这门课程会对Data方向求职需要的所有知识点进行由浅入深的讲解，结合工业界实际问题和常见面试题，运用工业实战思维，通过3个项目练习从而系统增强实际上手能力，并迅速增加三个实战项目经验，从而帮助学员填补学校知识点与工业界实战能力需求的巨大gap，从而斩获顶级科技公司的理想offer。
2
用八周学习大纲中这么多内容，时间够吗？？
在八周的课程中，从基础学习到直播授课，既有数据科学方向求职所需要的知识模块讲解，也有可以“武装”简历的实战项目。其中，项目的代码部分不会手把手教同学们去如何做，而是需要同学们根据课程所学的知识模块，通过思考，来逐步完成项目，在整个过程中，老师全程指导，辅助答疑，培养同学们自我思考的能力，而不是“帮助”学员思考。只有同学们通过自己的思考去完成项目，才能真正理解项目的精髓，才有可能在面试中紧跟面试官诸多细节问题的思路。
3
通过学习这门课程，我可以达到什么水平？
通过这门课程的系统学习和训练之后，学员会对工业界常见实际问题所需要的解决能力以及面试问题有全面深入的了解和掌握，增加面试及实战经验。并可以通过结合个人学习经历和工业界实际项目，掌握Data Scientist/Data Analyst职位的面试技能和技巧。
4
什么时间上这门课程比较合适？
大多数公司会在每年下半年开始面向在校生和应届毕业生的秋季招聘，次年春天会陆续放出补招岗位。推荐本科大三、大四、在读研究生在秋季招聘之前开始学习这门课程，掌握足够知识和面试技巧。在时间允许的情况下，越早学习，工业界的实战项目经验将越丰富，面试准备也越充足，面试成功率越高。
5
我的专业是数学/统计，适合学习这门课程吗？
适合！本课程的主讲老师就是数学和统计背景的毕业生。讲师结合在校学习经验以及工作经验，总结出诸多在校期间接触不到、很难学到或很少用到，但工业界却常用的知识和经验，帮助学员弥补在校学习和工业界之间的gap，对于Data Scientist/Data Analyst相关职位面试有很大帮助。
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