Big Data、机器学习、SQL 3大热门话题有哪些面试必考知识点？

Original 数据应用学院大数据应用 2022-10-18

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数据科学求职火热度不减，物理、生统、化学、环境、石油.....各个理工科专业的PhD、Master的同学都在前赴后继的转行数据科学，那么，为了鹤立鸡群，为了在众多求职者中脱颖而出，你应该掌握哪些知识呢？

7月20日，16周数据科学家求职训练营全面启动！除了基本课程之外，时下最热门最流行的大数据、机器学习和 SQL 三大领域的拓展选修课程任君挑选，让你全副武装！

课程

计划

拓展课程

Big Data	Duration
Hadoop and MapReduce	2 hr
Apache Hive	2 hr
Data Processing using Spark SQL and DataFrame	2 hr
Machine Learning using Spark MLLib	2 hr
PySpark Graph Database	2 hr

Machine Learning	Duration
Brief Introduction to Machine Learning Algorithm	1 hr
SVM Classifiers	1 hr
ANN	1 hr
CNN & RNN (additional resources)	1 hr
Decision Tree & Ensemble Methods	1 hr

SQL Basics	Duration
SQL & Database Introduction	2 hr
SQL Basic Syntax	2 hr

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Big Data

葛大爷曾经教导我们，大数据时代什么最贵？人才！

当今社会中，上至耄耋老者，下至学前儿童，每个人都一手多个电子设备，这些设备又在无时无刻的产生、记录着我们的各种数据。位置数据，行为数据，消息数据，消费数据，搜索数据……

在这种情况中，由数据产生的各种职位需求也是巨大的，各个公司都需要对自己本身和用户产生的海量数据进行处理，存储和分析等工作。这就使得具有大数据相关技术和经验的人才在这个时代中尤为稀缺，企业们都不惜下重金聘请大数据相关人才。那如果你有兴趣，有想法投身于大数据领域，正在看这篇文章的你就已经成功一半了。

数据应用学院的大数据课程由行业内具有多年大数据相关技术从业经验的精英老师带领，在课程中给同学们由浅入深地讲解现在行业内前沿技术的最佳实践。我们的老师理论和实例结合，让你透彻地理解相关技术的理论;听讲和上手结合，让你更好地掌握在实际中如何操作。

课程中会从基础的Hadoop Ecosystem 讲起，透彻地帮助你层层拨开 HDFS, Hive等技术的神秘面纱。比如什么是数据库和数据仓库的概念，如何使用 HiveQL 在Hadoop 分布式文件系统中处理大规模关系型数据。接下来会用实例带你了解火热的Spark 环境如何在大数据中大放异彩，Spark SQL强大的数据分析处理功能可以分布式地使用 SQL 语法操作关系型数据，SparkGraphX 在图结构数据上的巨大优势如何成就了现在火热的社交网络，Spark MLLib 助力分布式机器学习，使用大数据和人工智能结合精准地做出预测。暂时对于大数据小白的你，如果感到这些技术与你陌生而遥远，在加入课程学习之后，他们会成为你生活工作中不可或缺的挚友。

Big Data Track	Time
Hadoop and MapReduce	2 hr
Apache Hive	2 hr
Data Processing using Spark SQL and DataFrame	2 hr
Machine Learning using Spark MLLib	2 hr
PySpark Graph Database	2 hr

由数据应用学院反复呕心历血、打磨精修、层层迭代的大数据课程会让你在理论上深刻理解大数据的基础，结构以及特点; 应用上熟练掌握使用、调优和架构。经过了此间大数据课程的学习与锻炼，会给你在大数据的职业发展中铺平道路。

Machine Learning

人工智能和机器学习已经全面而充分得融入到了现代人们生活中的方方面面。你每天都会使用到的服务中都充满了机器学习的踪影：你在搜索框中的自动联想，你在网购时候的相关物品推荐，你手机中的语音助手，你回家时候的自动导航……

在这个数据爆炸的阶段，如何从数据中分析，学习和理解用户产生的数据是所有科技公司共同的目标。都说在这个时代数据是新的石油，那么如何使用数据作为前进的驱动力就是机器学习希望完成的使命，同时也是各行各业的公司竞相追逐的 next big thing。处于此背景下，深入理解机器学习算法原理的人才就是公司企业们通往明天的金钥匙。

数据应用学院的机器学习算法课程由行业内具有多年机器学习相关技术经验的精英老师带领，在课程中给同学们由浅入深地讲解现在行业内前沿技术的理论细节。我们的老师有着多年的北美著名大学的博士以及博士后的研究经历，现在仍然在学术研究的一线工作，对机器学习背后数学理论基础有着透彻深厚的理解，对复杂的概念和数学推导过程讲解起来深入浅出。

课程中会从基础的 Linear Regression 以及 Logistic Regression 讲起，透彻地帮助你层层拨开有监督学习和无监督学习等机器学习种类的神秘面纱。比如什么是 Classification 和 Regression 的概念，线性回归模型在数学上到底是如何“回归”的。接下来进入相对复杂的机器学习模型的原理讲解，比如支持向量机（SVM），决策树（Decision Tree）等模型，让你真正理解机器学习，和“略知一二”的“调包侠”说再见。暂时对于机器学习小白的你，如果感到这些技术与你陌生而遥远，在加入课程学习之后，他们会成为你生活工作中不可或缺的挚友。

Machine Learning	Duration
Brief Introduction to Machine Learning Algorithm	1 hr
SVM Classifiers	1 hr
ANN	1 hr
CNN & RNN (additional resources)	1 hr
Decision Tree & Ensemble Methods	1 hr

由数据应用学院反复呕心历血、打磨精修、层层迭代的机器学习算法课程会让你在理论上深刻理解机器学习各种算法中的数学原理，模型特点以及参数调优。经过了此间机器学习算法课程的学习与锻炼，会给你将来的人工智能职业之路指明方向。

数据库语言 SQL

"Hi, Tables,

Can I join you? "

SQL (Structured Query Language) 是一种功能齐全的数据库语言，主要用于查询、筛选并导出数据。SQL 功能强大且容易上手，已经成为了大部分数据库操作的基础。

数据应用学院的SQL课程由行业内具有多年大数据相关技术从业经验的精英老师带领，在课程中给同学们由浅入深地讲解现在行业内前沿技术的最佳实践。我们的老师理论和实例结合，让你透彻地理解相关技术的理论;听讲和上手结合，让你更好地掌握在实际中如何操作。

SQL Basics	Duration
SQL & Database Introduction	2 hr
SQL Basic Syntax	2 hr

由数据应用学院反复呕心历血、打磨精修、层层迭代的SQL Basics 课程会让你快速理解SQL 语法的基础，熟练从数据库中提取和处理数据。经过了此间SQL课程的学习与锻炼，会给你在数据库的职业发展中打下坚实的基础。

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数据应用学院 2019年7月期

数据科学家求职训练营

开营时间：2019年7月20日

如何报名？

Option 1 扫描左侧二维码添加小姐姐 / 本文留言 / 后台留言进行个性化咨询&简历测评

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Option 3 直接登陆官网

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Option 4 咨询电话 / Email

1-800-485-7918

datascience@DataAppLab.com

数

据

科

学

家

如果你想要扎实数据科学的基础，提升数据科学的建模能力，想要学习高效算法，请老师讲解最厉害的面试题，这一次机会你不能放弃了，数据科学家训练营动力起航，我们给你最完备的教学计划。

课程周期：16周

课程形式：

Online Webinar

直播课堂实时互动

提供 video 回看复习整理

课程时间：

Lecute：

Saturday & Sunday 17:00 - 19:00 PT

Homework:

Saturday 15:00 - 16:30 PT

Interview Class:

Saturday: 13:00 - 15:00 PT

TA Office Hour：

Wednesday 17:00 – 19:00 PT

Friday 15:00 – 17:00 PT

Week	Main Topic
Week 1	Introduction to Data Application Basic Linux Operation Analytics Foundation
Week 2	Project 1 Statistical Foundations Data Processing (SQL) Machine Learning Ecosystem
Week 3	Project 2 Machine Learning Algorithm 1 CS Algorithm (Python) 1 Supervised Learning 1
Week 4	Project 3 Machine Learning Algorithm 2 CS Algorithm (Python) 2 Supervised Learning 2
Week 5	DS Interview Class 1 Project 4 - Kaggle Demo 1 Data Visualization Advanced Visualization A/B Testing
Week 6	DS Interview Class 2 Project 5 - Data Viz Data Processing & Data Frame Spark SQL Unsupervised Learning 1
Week 7	DS Interview Class 3 Project 6 - Kaggle Demo 2 Deep Learning Unsupervised Learning 2
Week 8	Project 7 - PySpark Machine Learning
Week 8 - 10	Kaggle 1 Kaggle 2 Kaggle 3
Week 11 - 13	Capstone Project 1 - FinTech
Week 14 - 16	Capstone Project 2 - Recommendation System
Week 13 - 16	Capstone Project 3 - NLP