曾帮助上千名同学拿到数据岗位offer的精品课!
Techie数据科学集训营
12周70+课时精品内容,90多道数据科学面试真题讲解,2个工业应用级别的数据科学大项目,从编程、机器学习、统计实验设计、简历项目四个方面全方位提高求职者的综合能力。
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高效备考
Techie帮你精炼总结核心知识点和面试常考范围,节省你查阅论文书籍的时间

资深面试官辅导
汪淼十余年业界积累,课程内容深度远超市面上所有复习资料,助你轻松应对面试各类题型变种

实战项目
Techie内部开发的数据科学实战项目,紧跟行业热点,帮你优化简历,脱颖而出
Techie数据科学集训营简介
课程结合Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, Machine Learning Engineer 各岗位的面试要求,以90多道面试真题案例和实战程序代码的形式,从编程 (SQL, Python) 、机器学习理论 (case study)、概率与统计知识 (A/B Testing实验设计)、简历项目共四个方面帮你建立完整的知识网络。课程共70+课时,包含2个工业应用级别的数据科学大项目:零售商品推荐和人工智能对话机器人,帮你丰富简历内容,强化实战应用能力。
本期Techie数据科学集训营在进行了大幅内容升级,内容包括:
- 12个机器学习模型精讲及40道模型理论面试题总结
- 30道FLAG公司最新SQL面试真题讲解
- 20道A/B Testing实验设计常考题精讲
- 6课时基础知识梳理复习 (基础概率统计,线性代数等内容)
- 2个工业界级别数据科学大项目
- 推荐系统设计专题模块
欢迎扫码添加汪淼老师微信获取更多课程信息及报名流程

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免费试听首节2小时精华内容,马上开始学习
内容包括:数据科学各岗位面试真题讲解,在线广告系统 20道follow-ups常考题,线性回归Linear Regression模型考点,...
免费获取试听课录像课程大项目简介
零售商品推荐 (Grocery Product Recommendation)
商品和广告推荐是大部分互联网公司的核心业务和利润来源,推荐系统的设计开发经验也一直是各大公司对求职者最看重的指标之一。本项目以在线零售行业真实数据为背景,细致介绍搭建机器学习系统的完整流程,包括不同角度的feature engineering举例,多种training data leakage问题处理方法,经典机器学习模型与深度学习模型的综合比较等等。本项目包含细致的sklearn,Tensorflow Keras代码,是备战数据科学Online Assessment题目以及case study面试的绝佳参考。

人工智能对话机器人 (Conversational Chatbot)
自然语言处理 (Natural Language Processing) 是近些年最热门的人工智能领域。随着技术的持续进步,自然语言处理在各个行业不断融合落地:客服对话机器人等自动化文字处理功能正逐步成为企业优化成本结构、提高服务质量的核心竞争力,相关岗位的招聘需求也一直在迅猛增加。本项目实现了通用型对话机器人,在自动生成回复语句的同时,也提供问题主题归类分析。此外,本项目从易到难给出了两种不同的机器学习模型实现方法,并包含图形用户界面开发的相关内容,帮同学们加强端到端完整的产品开发经验。
课程大纲
第一模块:机器学习模型 & 电商推荐案例分析








































































第二模块:SQL语法 & 最新面试题精讲
第三模块:A/B Testing 实验设计 & 概率统计常考题精讲


















第四模块:Deep Learning & 自然语言处理 & 对话机器人项目实战
















第五模块:总结
课程代码资源列表
- Project 1 - 零售商品推荐 (Grocery Product Recommendation) 程序代码
- Notebook 1 - Data Exploration, Visualization and qulity check.
- Notebook 2 - Feature Engineering
- Notebook 3 - ML models workflow (Classical models & Neural Network Model)
- Project 2 - 人工智能对话机器人 (Conversational Chatbot) 程序代码
- Notebook 1 - Question Topic Modeling with Neural Network Models
- Notebook 2 - Question & Answering Neural Network Models
- Conversational Chatbot UI Implementation Code
- 面试常考模型 - 代码实现总结:
代码 (常考题) 内容 | |
Model Notebook 1 | Data Manipulation in Python |
---|---|
Model Notebook 2 | Linear Regression Model Implementation |
Model Notebook 3 | Logistic Regression Model Implementation |
Model Notebook 4 | Decision Tree Model Implementation |
Model Notebook 5 | Random Forest Model Implementation |
Model Notebook 6 | Gradient Boosting Model Implementation |
Model Notebook 7 | K Nearest Neighbor Model Implementation |
Model Notebook 8 | K Means Model Implementation |
Model Notebook 9 | Principal component analysis (PCA) Implementation |
Model Notebook 10 | Backprogagation in Neural Network |
导师阵容

清华本科,北美计算机专业博士。硅谷顶尖大厂近十年工作经验机器学习工程师,Tech Lead Manager。作为面试官参与数据科学面试近百场, 作为受试者斩获Google, Facebook, Airbnb, Pinterest等公司DS/MLE offer。已辅导近千名学生拿到北美科技公司offer。
汪淼 (Jason) 老师
Techie创始人,数据科学课程主讲

硅谷一线公司资深工程师,多年数据库SQL产品开发经验。作为面试官参与Data Engineer, Software Engineer面试近百场。已辅导众多学生拿到一线科技公司offer。
章北海老师
Techie数据科学课程金牌教师
授课形式
- 数据科学集训营课程共40节课,70+课时,时长12周。
- 每周4-5节核心课程:1节直播 (每节2小时),3-4节录播 (每节1-1.5小时)
- 直播课程将在每周三通过 Zoom 在线直播,美国西部时间 6:00pm - 8:00pm (美国东部时间 9:00pm - 11:00pm)。
- 直播内容提供7天内回看课程视频,1年内回看课程课件。
2023年第一期课程正在火热招生中!欢迎感兴趣的同学添加汪淼老师微信,了解课程报名流程。
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课程限时 $2,499,两人组队报名享受团购价 $2,349。
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