职位：数据科学家 - 机器学习/建模 (Data Scientist - Machine Learning / Modeling)、机器学习工程师(Machine Learning Engineer)、研究/应用科学家（Research/Applied Scientist）、数量研究师 (Quantitative Researcher)
上岸数据科学案例分析与面试技巧五人小班课程秉承100%上岸率的期许，已经帮助数百名学生获得全球一二线科技公司的Offer。本课程为10小时时长，覆盖了北美数据科学方向开放式问题的高频考点，以真题为例，以一线面试官角度讲解破题思路，从容应对数据科学面试复试和take-home data challenge。
6 节课
¥13460
线上 · 5 人
99 人觉得有用 · 评分 5/5
上岸数据科学Case冲刺五人小班课程秉承100%上岸率的期许，已经帮助数百名学生获得全球一二线科技公司的Offer。本课程为12.5小时时长，覆盖了北美数据科学方向开放式问题的高频考点，以真题为例，以一线面试官角度讲解破题思路，从容应对数据科学面试复试和take-home data challenge，解决会编程但数据分析缺少直觉、讲不好故事的痛点。课程额外包含Tableau项目课，学生结课时能基于亿级数据，连接云端数据库做出在线可交互可视化面板。课程在课堂上模拟真实的面试环境，以提升学生的临场交流、case分析能力、应试综合技巧。课程为五人小班制，突出师生互动性，来保证学生充分、实时地和老师交流。总之，完成课程即有能力上岸。 主要知识点：数据科学开放式问题、数据科学面试复试、take-home data challenge、Tableau、可视化、机器学习、数据探索直觉
为什么只刷题拿不到DS方向工作，DS方向面试流程及必考题之开放式问题，为什么看了别人的解答自己还是讲不出来。 课程针对痛点：会编程会数理统计，能过简历关，但讲不好故事画不好图，面试复试总挂。 以真题为例，讲解开放式问题最常犯的致命错误，和面试官期望的回答；免费和老师一对一背景评估。
讲解开放式问题中常踩的坑（什么时候不该用deep learning，什么样的假设不该做），和面试官心中的满分回答。 以来自Facebook等一线大厂最新真题为例，启发学生在五分钟内提出二十个分析思路，老师点评并帮学生系统梳理分析过程中作的假设。 解决面试复试挂得莫名其妙的痛点，初步形成数据分析直觉。
Tableau简介，为什么Tableau适合作高效数据探索。 Tableau快速入门，现场演示如何从零开始探索数据，如何十五秒画出别人十五分钟才能画出的图，如何一行代码不写在五分钟内对数据有深入的认识。 梳理数据探索必须考虑的问题，比如采样偏差，用户行为的变化；如何快速用Tableau找出数据中的问题。 解决对数据没有直觉的痛点，解决数据分析低效的痛点。
通过正反例分析一张能讲好故事的图的必备要素 总结什么类型的故事适合用什么样的图去高效表达 解决图画了但还得费劲去解释（故事讲得不直观）的痛点
直截了当帮你指出需要改进的部分
北美名校计算机博士，国内名校本科，科研方面在跨学科顶刊（Science/Nature等）和数据挖掘顶会等发表多篇一作文章，长期就任多个数据科学方向国际会议组织者、期刊高级评审委员等，审稿数百篇，每年被邀请为北美高校、企业、政府部门做讲座。现在在对冲基金带领数据科学团队开发一线交易系统，面试过上百申请者，技术面决策者。
Joel老师带你从更高层次看问题，从审稿人、招聘者的角度给你反馈（论文被拒未必是你英文不好，面试不顺未必是你技术不好） · 420 人推荐
12.5小时课程，包括真题避雷指南，基于Tableau的高效数据探索，画图讲故事技巧，万能模板，Tableau项目课，和简历指导和申请答疑课。 一线面试官基于真题讲解思路，全程和学生模拟真实面试场景。 精选课后习题，一对一解答，讲到完全理解才下课。 小班课学员免费参与上岸每个月的刷题、求职讲座、简历咨询活动。小班课学员交流群。
· 能独立完成面试或take-home data challenge开放式问题 o 有货倒得出 o 最常踩的坑，和最吸引面试官的回答 o 解题思路和万能模板，面试思路有条理，写出漂亮的report · 以Tableau为例，学会高效分析数据 o 不用写一行代码，半小时内对数据有透彻理解 o 讲什么故事的时候该用什么类型的图表 o 生成在线交互式工具，简历项目
· 会以上技能只能过数据科学面试的初筛，复试考察更重要的是解决开放式问题的思路。 · 课程针对痛点： o 不会讲为什么用工具 § 面对开放式问题（技术面试或限时take-home data challenge），不知从何处下手 § 讲不出“为什么用XX方法而不用YY方法” o 不会用直观方式表达自己思路 § 长篇大论讲自己算法多牛逼，面试官（或读报告的人）看得云里雾里 o 面试初面能过，但二面总莫名其妙挂
Python（需要基础水平），SQL（需要基础水平），Tableau（课上从零演示）
· 用Tableau可以帮助在半小时内对数据有全面理解（课上会详细讲方法），其他工具和库如pandas等做不到如此高效 · 用Matplotlib等工具画图修改很麻烦，无法快速迭代讲故事 · 在BI工具中，Tableau企业应用最多，性能最好，可对接的数据源最多 · 项目课可以发布一个可交互式工具到网上，可以作为项目写进简历
· 五人小班，保证和每人一对一交流 o Vs友商百人大班，交钱买视频，不管你有没听懂 · 内容根据报名学生背景定制 o Vs友商一套PPT用十年 · 传授思路 > 传授知识 o 知识和工具你可以自己google，面试官思路你google不到 · 物有所值 o 友商$500课程 = 二线讲师+大班教学+无反馈 o 上岸$1875课程 = 一线面试官+小班教学+全程反馈+思路指导+实用可视化技能+万能解题模板+简历可展示项目+良好交流氛围+讲到完全听懂再下课
每次课后根据学生进度布置与学生背景相关的作业，下次课开课时一对一讨论，以面试官角度给出点评
因为是小班课程，我们每一期的具体时间都是和五名学生商量定制的。原则上每周两节课，每节课2.5小时，三周的课程总时长。我们采用Zoom/Discord来进行线上教学。
我们保证一位老师带五位学生。不存在任何助教或者巧妙的师生比陷阱。我们的五人小班课程最突出的就是每一个学生每一次上课都有充足的时间能够体会到面试的过程并通过老师的言传身教来提高自己。
每一期课老师都会根据学生的进度布置不同的作业，下一次课程开始，老师会逐个检查。
如果您因为个人原因缺席课程，我们可以提供能1-2次的视频回放。但我们强烈推荐您不要缺席。上岸五人算法小班有着多位IT大咖总结的课程大纲和心血，在执行上，我们保留每一位老师的上课特色。每一位报名的学生均可以有一次额外的旁听机会来从不同维度和风格巩固知识。
当然可以，我们希望您通过小班课程结识更多的老师和朋友。亦师亦友是我们提倡的理念，所以如果结业后有任何的问题，千万不要犹豫，问您喜欢的老师即可。我们的共同目标就是上岸！
1． 小班课学生报名后，如对老师服务或课程质量不满意的，在第二节正式课之前可申请转班或者全额退款。需要注意的是，第二节正式课一经开始则无法使用该权力。并且同一课程只能够转班或者退款一次。 2． 如有学生已拿到educativa账号后选择退款，需扣60刀。（运营需提前和学生说明educative的账号问题）
