Thông tin về Đại học Khoa học và Công nghệ Hải Phòng

Để bước vào lĩnh vực khoa học dữ liệu, bạn cần nhiều hơn là những kỹ năng kỹ thuật; bạn cần biết cách thể hiện những kỷ năng đó trong điều kiện phỏng vấn. Bạn sẽ chuyển từ cảm giác bị áp đảo bởi sự rộng lớn của các chủ đề khoa học dữ liệu để tự tin trả lời các câu hỏi phỏng vấn cốt lõi. Qua các giải thích chi tiết bằng văn bản, phân tích từng bước, và các kịch bản thực hành thực tế, bạn sẽ xây dựng một cách tiếp cận có cấu trúc để giải quyết các vấn đề trong thống kê, học máy, và chỉ số sản phẩm. Bạn sẽ học được: - Hiểu được trách nhiệm khác nhau của các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ kiện và các nhà phân tích sản phẩm để nhắm đến các vai trò đúng. - Hiểu các khái niệm thống kê cốt lõi, lý thuyết xác suất và phương pháp kiểm tra A / B thường xuyên được kiểm thử trong các vòng kỹ thuật. - Giải quyết các câu hỏi phỏng vấn học máy, bao gồm các khái niệm hiện đại như mô hình trôi dạt, cửa hàng tính năng và chỉ số đánh giá. - Luyện viết mã sạch, hiệu quả cho việc xử lý dữ liệu và các thách thức thuật toán bằng Python và R. - Phân tích chỉ số sản phẩm và nghiên cứu trường hợp kinh doanh để chứng minh suy nghĩ phân tích và sản phẩm mạnh. - Ứng dụng các khung giao tiếp có cấu trúc để giải thích các khái niệm kỹ thuật phức tạp rõ ràng cho cả kỹ sư và người phỏng vấn không kỹ năng. Chương trình bắt đầu với một cái nhìn tổng quan về khoa học dữ liệu, giúp bạn xác định con đường sự nghiệp lý tưởng của bạn và hiểu những gì các nhà quản lý tuyển dụng đang tìm kiếm. Sau đó bạn sẽ tiến hành qua các mô- đun viết bao gồm xác suất, thống kê, lý thuyết học máy và thách thức mã hóa, hoàn thành với các giải thích chi tiết và các giải pháp mẫu. Chương trình này được thiết kế cho những nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng, những người vừa tốt nghiệp, và những chuyên gia chuyển tiếp muốn chuẩn bị cho buổi phỏng vấn khoa học đầu tiên của họ. Không cần kinh nghiệm phỏm vấn trước, mặc dù một hiểu biết cơ bản về lập trình và thống kê sẽ giúp bạn có được nhiều nhất từ tài liệu. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng kiến thức và niềm tin bạn cần để giành được cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu tiếp theo.