争秋保春 | 数据科学求职优培20计划5月19日启动！

无OFFER退款政策*现已加入

   全球科技求职，你只需要一个计划！

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。

服务周期：

1年

授课安排：

2周基础学习+6周直播课程学习

项目数量：

3大主项目+9个可选项目

学员规模：

小班授课，每班仅限20名学员

师资力量：

双师模式，4师1生专群定制化服务

技能准备：

熟悉基础统计知识，熟悉基础计算机科学与算法

配套服务：

职业规划、简历修改、项目咨询、模拟面试、OA模拟、专群辅导、名企内推......

保障政策：

无OFFER承诺退款*

报名方式：

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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。

Cathy老师

FLAGM在职数据科学家

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。

James老师

硅谷一线数据科学家

专精于NLU,Recommendation System, Anomaly Detection方向，10年学术和工业经验，曾应邀加入FLAG从事高级数据分析工作，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，深谙湾区科技公司Data track用人趋势及面试考察，对于Data岗位的技能要求有深刻理解。

Chris老师

硅谷一线数据科学家

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。

模块二：数据语言讲解与概率分析基础

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？

2. 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

3. 项目1：Email Open Rate Experiment Analysis – 可视化实验数据分析和检验

4. 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

5. 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 

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

模块三：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。

1.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

2. 机器学习进阶算法讲解

• Logistic Regression进阶讲解

• Decision Tree面试考点讲解

• Random Forest面试考点讲解

3. 项目2：Amazon Food Review – 机器学习建模与数据的可视化分析

4. 机器学习查漏补缺

• Clustering

• SVM

5. 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

6. 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？如何涉及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？

7. 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？

  
  

8. 项目3：如何提升Conversion Rate (Machine Learning)

9. 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

模块四：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

2. 面试准备与项目复盘

• 如何准备面试

• 项目复盘和演示

3. FLAGM数据科学家手把手教你破解各大公司面试

4. 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

模块五：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