数据科学求职
优培20计划

5师配备

在职工程师直播+4位专业教辅

6项备战服务

提升不止于COding

10周直播

全面突破技术面

365天+

陪跑求职全程

4500+

大厂offer见证

硅谷著名互联网科技公司资深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,达到一线大厂面试水平。

● 小班授课,每班限20名学员;

● 在职工程师直播,4师1生专群定制化服务;

● 2周基础学习+6周直播课程高效学习;

● 20+课时模拟面试课程学习;

● 无限次简历项目修改

● 无限次项目及工作经历咨询;

● 一线科技公司内推。

在职面试官亲授直播课

每分钟都是大厂重难点

James老师

硅谷一线数据科学家

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。

Megan老师

FLAGM在职数据科学家

擅长通过预测模型的搭建和分析,为团队提供产品决策指导建议。专精于Data Analytics、Business Analytics、Modeling、A/B Testing等方向,具有多年的求职培训辅导经验,同时也拥有丰富的面试经验及面试官经验,曾斩获多家科技大厂offer,善于为学员做面试点拨、求职技巧提升,在短时间内帮助学员补齐面试技能短板。

James老师

硅谷一线数据科学家

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。

Megan老师

FLAGM在职数据科学家

擅长通过预测模型的搭建和分析,为团队提供产品决策指导建议。专精于Data Analytics、Business Analytics、Modeling、A/B Testing等方向,具有多年的求职培训辅导经验,同时也拥有丰富的面试经验及面试官经验,曾斩获多家科技大厂offer,善于为学员做面试点拨、求职技巧提升,在短时间内帮助学员补齐面试技能短板。

Chirs老师

硅谷一线数据科学家

北美FLAGM大厂在职Data Scientist,工作方向侧重A/B Testing、Campaign Measurement、Digital Marketing Strategy和Product Analytics。曾斩获多家互联网大厂Offer,拥有丰富的面试经历和面试官经历,熟悉北美湾区Data Scientist岗位的招聘流程和面试技巧,可以帮助想进入一线大厂就职的同学拿到心仪offer。

Cathy老师

硅谷一线数据科学家

擅长驱动分析,提高用户获取和用户留存,建立用户预测模型,提供用户增长策略。在Data Analytics、Product Sense、A/B Testing、Modeling等方向的辅导经验丰富,数据科学领域全能选手,曾经就职于多家互联网科技大厂。深耕数据科学领域多年,对各个细分领域面试侧重点都有较为全面的理解。

Chirs老师

硅谷一线数据科学家

北美FLAGM大厂在职Data Scientist,工作方向侧重A/B Testing、Campaign Measurement、Digital Marketing Strategy和Product Analytics。曾斩获多家互联网大厂Offer,拥有丰富的面试经历和面试官经历,熟悉北美湾区Data Scientist岗位的招聘流程和面试技巧,可以帮助想进入一线大厂就职的同学拿到心仪offer。

Cathy老师

硅谷一线数据科学家

擅长驱动分析,提高用户获取和用户留存,建立用户预测模型,提供用户增长策略。在Data Analytics、Product Sense、A/B Testing、Modeling等方向的辅导经验丰富,数据科学领域全能选手,曾经就职于多家互联网科技大厂。深耕数据科学领域多年,对各个细分领域面试侧重点都有较为全面的理解。

线上直播

实时互动

OA实战

专群答疑

录播复习

线上直播

实时互动

OA实战

录播复习

专群答疑

课程大纲

基础→高阶系统强化,8周达到大厂onsite水平!

模块一 - 基础铺垫(视频+资料学习+助教全程辅导+1v1咨询讨论)

 

 

模块一 – 基础练习(资料学习+助教全程辅导+1v1咨询讨论)

 

课前准备练习

学习Python安装、熟悉语法及常见Python数据处理包使用

学习并实践针对数据岗位的数据结构与算法面试考核练习

学习统计、概率、线性代数等数理基础知识并实践相关面试题目

学习SQL安装与基础指令,创建数据库并练习SQL基础语法

 

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

 

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

 

简历讲解

工业界如何筛选简历?

什么是STAR原则?

简历的工业标准及构成(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?

没有实习/实习薄弱/实习不相关怎么办?

 

求职常见问题解决方案

BQ的面试作用,回答方法,达成目的?

如何把握Sponsorship?

如何回答为什么申请我们公司/这个岗位?

Coding面试中如何解决边做边说的问题?

在两周时间里,根据课程导师准备的基础材料,通过视频和资料的形式完成学习与自我练习,为课程做好基础准备,助教老师群内答疑。

模块二- 数据语言讲解与概率分析基础

 

 

模块二 – 数据语言讲解与概率分析基础

 

课程介绍与数据职位面试总览

数据岗位在日常工作中做什么?

典型的数据岗位面试的流程是什么?

数据岗位日常工作中使用哪些工具?

 

SQL讲解

在数据岗位面试中经常问什么类型的SQL问题?

在面试中如何有效地使用SQL句法完成面试中的问题?

SQL面试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

 

Python语言在数据岗位中的应用

Python在数据岗位面试中如何考察

Pandas工具包的使用

Python算法总结

数据可视化(Data visualization)

Python常考算法面试真题实战演练与习题拆解

 

数据科学中的概率分析基础

Feature Overview (continuous, categorical, time series, text,etc.)

想要通过数据岗位面试你所需要知道的4种分布

Probability面试解题思路

-Expectation

-Conditional probability

-Bayes Rules

数学与概率面试真题实战演练与习题拆解

 

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

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。

模块三 - 机器学习深入讲解与面试题目精选

 

 

模块三 – 机器学习深入讲解与面试题目精选

 

机器学习基础算法讲解

Feature Overview 进阶考点讲解

Model Overview面试考点讲解

Linear Regression面试考点讲解

Gradient Descent面试考点讲解

Model vs Coefficient significance

Dummy variable interpretation

 

机器学习算法进阶

Logistic Regression进阶讲解

Decision Tree面试考点讲解

Random Forest面试考点讲解

项目 2: 如何提升用户Conversion Rates (Machine Learning)

 

机器学习查漏补缺

Clustering

SVM

 

实验设计

A/B Testing

Statistical Testing

Confidence interval, p-value, sample size and power

实验设计面试真题实战演练与习题拆解

 

Product Sense (产品思维)

什么是Product Sense,为什么它在数据岗位面试中这么重要?

如何分解产品结构?如何进行KPI Matrix Design?

如何设计实验?(A / B Testing应用)

在产品面试期间应该在哪个时间点以及该如何展示你的机器学习技能?

 

KPI Anomaly Detection(异常检测)

什么是KPI Anomaly Detection?

如何分解KPI?

如何找到KPI变化的根本原因?

项目3:基于神经网络的信用卡欺诈检测

 

1v1定制化项目咨询

根据学员的项目背景进行方向性建议指导,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

深入讲解机器学习算法在数据岗位的应用,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。

模块四 - 数据库讲解

 

 

模块四 – 数据库讲解

 

SQL高阶

SQL进阶句法介绍

使用SQL计算特定指标的月增长

SQL面试实战演练与习题拆解

 

面试准备与项目复盘

如何准备面试

项目复盘和演示

 

FLAGM数据科学家手把手教你破解各大公司面试

 

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

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。

模块五 -求职冲刺辅导

 

 

模块五 – 求职冲刺辅导

 

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

 

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

 

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

 

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

 

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

 

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

 

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

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。

模块一 - 基础铺垫(视频+资料学习+助教全程辅导+1v1咨询讨论)

 

 

模块一 – 基础练习(资料学习+助教全程辅导+1v1咨询讨论)

 

课前准备练习

学习Python安装、熟悉语法及常见Python数据处理包使用

学习并实践针对数据岗位的数据结构与算法面试考核练习

学习统计、概率、线性代数等数理基础知识并实践相关面试题目

学习SQL安装与基础指令,创建数据库并练习SQL基础语法

 

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

 

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

 

简历讲解

工业界如何筛选简历?

什么是STAR原则?

简历的工业标准及构成(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?

没有实习/实习薄弱/实习不相关怎么办?

 

求职常见问题解决方案

BQ的面试作用,回答方法,达成目的?

如何把握Sponsorship?

如何回答为什么申请我们公司/这个岗位?

Coding面试中如何解决边做边说的问题?

在两周时间里,根据课程导师准备的基础材料,通过视频和资料的形式完成学习与自我练习,为课程做好基础准备,助教老师群内答疑。

模块二- 数据语言讲解与概率分析基础

 

 

模块二 – 数据语言讲解与概率分析基础

 

课程介绍与数据职位面试总览

数据岗位在日常工作中做什么?

典型的数据岗位面试的流程是什么?

数据岗位日常工作中使用哪些工具?

 

SQL讲解

在数据岗位面试中经常问什么类型的SQL问题?

在面试中如何有效地使用SQL句法完成面试中的问题?

SQL面试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

 

Python语言在数据岗位中的应用

Python在数据岗位面试中如何考察

Pandas工具包的使用

Python算法总结

数据可视化(Data visualization)

Python常考算法面试真题实战演练与习题拆解

 

数据科学中的概率分析基础

Feature Overview (continuous, categorical, time series, text,etc.)

想要通过数据岗位面试你所需要知道的4种分布

Probability面试解题思路

-Expectation

-Conditional probability

-Bayes Rules

数学与概率面试真题实战演练与习题拆解

 

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

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。

模块三 - 机器学习深入讲解与面试题目精选

 

 

模块三 – 机器学习深入讲解与面试题目精选

 

机器学习基础算法讲解

Feature Overview 进阶考点讲解

Model Overview面试考点讲解

Linear Regression面试考点讲解

Gradient Descent面试考点讲解

Model vs Coefficient significance

Dummy variable interpretation

 

机器学习算法进阶

Logistic Regression进阶讲解

Decision Tree面试考点讲解

Random Forest面试考点讲解

项目 2: 如何提升用户Conversion Rates (Machine Learning)

 

机器学习查漏补缺

Clustering

SVM

 

实验设计

A/B Testing

Statistical Testing

Confidence interval, p-value, sample size and power

实验设计面试真题实战演练与习题拆解

 

Product Sense (产品思维)

什么是Product Sense,为什么它在数据岗位面试中这么重要?

如何分解产品结构?如何进行KPI Matrix Design?

如何设计实验?(A / B Testing应用)

在产品面试期间应该在哪个时间点以及该如何展示你的机器学习技能?

 

KPI Anomaly Detection(异常检测)

什么是KPI Anomaly Detection?

如何分解KPI?

如何找到KPI变化的根本原因?

项目3:基于神经网络的信用卡欺诈检测

 

1v1定制化项目咨询

根据学员的项目背景进行方向性建议指导,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

深入讲解机器学习算法在数据岗位的应用,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。

模块四 - 数据库讲解

 

 

模块四 – 数据库讲解

 

SQL高阶

SQL进阶句法介绍

使用SQL计算特定指标的月增长

SQL面试实战演练与习题拆解

 

面试准备与项目复盘

如何准备面试

项目复盘和演示

 

FLAGM数据科学家手把手教你破解各大公司面试

 

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

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。

模块五 -求职冲刺辅导

 

 

模块五 – 求职冲刺辅导

 

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

 

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

 

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

 

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

 

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

 

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

 

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

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。

项目介绍

完全掌握三大课程项目,可以获得等同于FLAG公司在数据分析方面Junior DS level的1-2年工作经验

此项目贴合真实应用场景,基于电商平台数据,通过数据清洗、归类、合并等分析方法利用机器学习模型进行预测。主要使用现有数据寻找转换率影响主流因素,作出对应的商业决策。分析过程将使用Random Forest和Logistic Regression等模型预测转换率变化。通过该项目训练,促使理论分析与实践应用相结合,提升对产品知识框架以及运用数据来驱动商业分析的能力。

此项目重在掌握基于NLP应用场景的机器学习建模和可视化分析技能。主要是以亚马逊食品评价语料作为数据来源,利用词向量化、词云可视化、分类模型构建,通过ROC、AUC、 Precision、Recall、F1 score模型指标评价合理选择模型等分析方法理解自然语言处理过程,深入掌握数据建模与可视化的相关技能。

此项目主要模拟了FANG公司常用的实验策略,其目的重在训练对网络电子营销的实战经验。基于正确的实验假设建立,通过categorical variable的使用分析用户行为数据,经过模型的有效论证,获取具备数据支撑的分析结果。通过该项目训练,可有效树立正确的数据分析思维,总结最佳的推荐决策。

多维实战服务

全面覆盖求职需求,不遗余力达到最佳备战状态

求职指导

定制化1V1咨询
导师量身打造
职业发展计划
和求职时间线
无限次

简历精修

资深面试官操刀
打造杀手级简历
求职文书
一站搞定
无限次

项目咨询

项目丰富简历
指导项目介绍
强化工业级背景
面试官眼前一亮
无限次

模拟面试

大厂在职面试官
真实面试场景
1V1实时训练
现场反馈&指导
真实面试官

专群辅导

学员专属服务群
导师追踪服务
答疑&实战服务
响应式情报收集
4师同群

名企内推

各大科技公司
在职一线导师
一手内推资源
省去network
精准匹配

上岸旅途他们全程陪伴

学员专属服务群,导师集中追踪,陪跑求职全程

如果你是...

A:具备基本的数据分析知识

寻求求职准备帮助的同学

B:基本数据岗位知识

想要强化数据岗位相关知识、学习工业界项目应用、提升简历、快速掌握如何应对面试考核技能的同学。

数据科学求职优培20计划

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9月30日计划开启
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2499
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常见问题

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。

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。

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。参与过数据科学相关职位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。这门课程会对数据科学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,从系统上增强实际上手能力,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。

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。

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。

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。

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。

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。参与过数据科学相关职位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。这门课程会对数据科学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,从系统上增强实际上手能力,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。

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。

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。

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根据麦肯锡等咨询行业的研究报告,数据相关类的岗位需求仅在美国就突破了20万。据IBM预测,到2020年,所有美国数据科学类岗位数量将增加36万个,总数达到270万。
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随着大数据技术的不断发展,数据科学越来越受到科技公司的重视。不管是大公司还是小公司,对海量数据的理解和分析使用都是产品发展的重要推动力。任何一款科技产品研发,都离不开商业分析师(BA)与软件工程师(SDE)的共同努力。为了解决BA与SDE之间由于知识背景不对称而导致的协作问题,数据工程师(DE)岗位应运而生。

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作为BA与SDE之间的桥梁,DE一方面负责建立合理、有效的数据模型,帮助 SDE 采集原始数据的准确性和统一格式化;另一方面掌握每一个表、每一列数据的来龙去脉,可以完美解决BA关于数据的问题。数据驱动是很多公司发展的核心,因此,DE的市场缺口巨大,招聘到一名优秀的DE往往比SDE更加困难。
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