门槛低、需求大、年薪11万美元起! 最火的数据科学岗位面试该怎么准备？
当今IT届最火热的职位应该非数据科学岗位（Data Science）莫属了。
据预测，未来3年企业对Data类岗位需求量将猛增28%。在薪资上，Data岗位平均年收入超过8万美元。其中，多个数据岗位平均年收入超过11万美元。
越来越多的同学都对数据科学岗位产生兴趣，但大部分同学都有很多困惑和误区。
我是统计/数学/经济/CS专业，能做Data吗？
数据科学岗位面试流程和重点是什么？
数据科学岗位应该如何入门和提升？
如果你也有这样的困惑，那就来听硅谷资深数据科学家、来Offer Jason老师的独家微信讲座吧！
讲座预告
讲座时间：
11月15日 美西时间 4-5 PM
讲座主题：
数据科学岗位
求职指导&面试题型剖析
报名方式：
识别上图二维码，咨询听讲座方法
11月29日
新一期人工智能与数据科学课程
免费试听！
来Offer人工智能与数据科学课程，内容涵盖算法编程、模型公式和项目实践三大方面。
从最专业的角度帮助同学
拿到数据科学岗位的offer！
本期看点
· 50余节课程，覆盖编程、模型、项目三大方面；
· 10余种常用数据分析模型，涵盖所有重要面试考点；
· 20多节Python编程课程，攻克算法&编程面试；
· 超过4个机器学习项目，掌握全业务流程，充实简历；
· 新增10多节advanced projects课程，剖析Apache Spark与Deep Learning原理和应用；
· 新增模拟面试课程，解密数据科学岗位面试套路。
培训目标
从编程能力, 模型理解, 项目经验三个角度全方位提升学生的综合能力。
课程结合硅谷一线公司面试特点，加入了大量的Python编程与数据结构训练专题和数据系统设计专题等内容，加强学生技术专业性。
课程简介
课程由经验丰富的硅谷资深数据科学家和机器学习工程师进行授课和答疑，通过案例驱动的方式讲解10余种常见的机器学习模型。具体实践项目包括用户粘性分析，文本聚类，Spark程序开发等多个数据科学领域的热门问题。
学员背景
对数据科学方向感兴趣的不同专业背景的同学, 包括对Machine Learning方向感兴趣的CS专业同学, 以及申请Data Scientist, Data Analyst方向的EE, 统计, 经济专业的同学。
课程时长
14周，课程共51节
每周4节课
每节课2-3小时
课程优惠
early bird不试听直接报名
立减300刀
两名或者以上同学组队团购
优惠300刀
注：优惠不可以叠加使用。
课程优势
1
直击痛点, 逐个攻破
在当今的求职市场上，同学对数据科学岗位的困惑，总结来说有三点：
“编程基础弱，不了解面试对编程能力的要求”
“模型公式很多，不知如何备考”
“没有项目经验，简历空白，拿不到面试”。
人工智能与数据科学强化班依托几年来积累的丰富教学经验，从编程能力, 模型理解, 项目经验三个方面进行培训，全方位地提高学生的动手能力和数据科学思维能力：
20余节数据结构、算法与编程课程
10余种数据分析与机器学习模型精讲
超过4个机器学习项目实战训练
此外，本期课程还新增了：
10余节advanced projects课程
深入剖析Apache Spark和Deep Learning原理和应用实例
机器学习模拟面试课程
解密数据科学岗位case study面试套路
2
强化基础, 模拟实战
人工智能与数据科学强化班的课程内容非常丰富，基本涵盖了机器学习领域的所有重要知识点，也涉及到很多工业界最新的前沿技术。
在基础知识方面，我们会深入剖析10多个常用的数据分析模型及其变种，用最直白的语言讲授公式背后蕴含的直观理解，并利用硅谷一线公司的面试真题进行实战讲解。
在案例实践方面，我们选择的是目前最热门的两个数据分析问题：用户粘性预测以及文本语义分析聚类。此外，课程还会介绍当前最火热的大数据平台Apache Spark，深度学习框架TensorFlow, 以及相关应用实例，手把手教会学生在分布式系统上开发数据分析应用程序。
3
名师授课, 专项辅导
人工智能与数据科学强化班的教师团队由具有多年硅谷大公司及创业公司经验的资深数据科学家和机器学习工程师组成。教师授课经验丰富，有能力将各种复杂的模型讲得透彻明晰，即使是零基础的同学都能够熟练掌握，举一反三，一直以来都深受同学们的好评。
课程结束后会由授课教师为每一名学生做一对一的简历修改辅导和Mock Interview, 并通过来Offer强大的内推团队为学生提供Job referral。
课程大纲
（上下滑动查看完整课程大纲）
第1周
• 数据科学入门
• 线性回归
• 【编程训练】Python基础
第2周
• 逻辑回归
• 非线性模型
• 【编程训练】数据结构
• 【编程训练】二分查找
第3周
• 模型检测
• 实战训练1：用户粘性预测
• 【编程训练】排序算法
• 【编程训练】递归I与链表
第4周
• 特征选择
• 无监督学习
• 【编程训练】二叉树
• 【编程训练】栈与堆
第5周
• 假设检验I
• 实战训练2：自然语言处理
• 【编程训练】图搜索算法
第6周
• 假设检验II
• 数据分析习题课I
• 【编程训练】递归II
• 【编程训练】Python习题课I
第7周
• 期中考试
• SQL与数据库设计
• 条件概率与贝叶斯定理
• 【编程训练】递归III
第8周
• A/B检验
• Apache Spark I
• 【编程训练】哈希表与字符串I
• 【编程训练】字符串II
第9周
• Apache Spark II
• Apache Spark III
• Apache Spark IV
• 【编程训练】动态规划
第10周
• Apache Spark V
• Apache Spark VI
• 【编程训练】概率与随机采样
• 【编程训练】Python习题课II
第11周
• Deep Learning I
• Deep Learning II
• Deep Learning III
• Python复习课I
第12周
• Deep learning IV
• 数据分析习题课II
• 时间序列
• Python复习课II
第13周
• 数据分析习题课III
• 机器学习进阶课
• 期末考试
• Python复习课III
第14周
• 机器学习-模拟面试
培养计划
学员评价
“Data课对我的帮助很多。首先是对模型的理解，让我从模模糊糊一知半解到侃侃而谈，在讲logistic regression时，通过MLE推导出loss function，在之后的面试过程中屡试不爽。对机器学习设计问题的理解，在老师的带领下不断强化end-to-end的workflow，让我面对开放式问题的时候，可以实现自己的“套路”。感谢老师不断的照顾，让我在求职路上不孤独。“
-J. Ma, Microsoft
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