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阶段二：数据语言讲解

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. 课程介绍及 Python语言在数据科学的应用

• 课程介绍与数据职位面试总览

• Python数据结构与算法基础

• 数据结构（array,dictionary,list等）

• Pandas基础讲解

2. Python语言进阶

• Pandas工具包的使用

• Python算法总结

• Python常考算法面试真题实战演练与习题拆解

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

3 . 数据科学中的概率分析基础

• Probability面试解题思路

• Bayes Rules

• Brain Teaser面试解题思路

• Mont e Carlo Simulation

• 数学与概率题面试真题实战演练与习题拆解

4 . 机器学习基础算法讲解

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

• Model Overview (regression, classification)

• Linear Regression

• Gradi en t Descent

• Logistic Regression

5 . 简历讲解

工业界如何筛选简历？

什么是 STAR原则？

简历的构成 (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？

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

阶段三： 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科学的应用，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. 实验设计

• Conventional Stat experiment with coding examples

• A/B Testing

• Bootstrap

• 实验设计面试真题实战演练与习题拆解

2 . Product

• Product and launch report

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

3. 机器学习算法进阶

• Tree models

• Support Vector Machine

• Unsupervised Learning

4. 机器学习系统设计进阶

• 机器学习系统设计介绍

• 自然语言理解系统（NLU system）

• Recommendation system

项目3： 如 何提升 Conversion R ate (Machine Learning)

5. 深度学习算法介绍与练习 （optional）

• 深度学习基础

• Case study：Object detection (Image Processing)

• Case study：Word Embedding and Transformer (NLP)

6 . 1v1定制化项目咨询

根据学员的项目背景进行方向性优化指导，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

阶段四：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 讲解

• SQL语法基础

• 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. 课程作业与项目总结答疑

4 . FLAG数据数据科学家手把手教你破解各大公司面试

5 . 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

阶段五：求职冲刺辅导