数据科学家与数据科学团队养成

目录

• 127 _ 数据科学家基础能力之概率统计
• 128 _ 数据科学家基础能力之机器学习
• 129 _ 数据科学家基础能力之系统
• 130 _ 数据科学家高阶能力之分析产品
• 131 _ 数据科学家高阶能力之评估产品
• 132 _ 数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能
• 133 _ 职场话题：当数据科学家遇见产品团队
• 134 _ 职场话题：数据科学家应聘要具备哪些能力？
• 135 _ 职场话题：聊聊数据科学家的职场规划
• 136 _ 如何组建一个数据科学团队？
• 137 _ 数据科学团队养成：电话面试指南
• 138 _ 数据科学团队养成：Onsite面试面面观
• 139 _ 成为“香饽饽”的数据科学家，如何衡量他们的工作呢？
• 140 _ 人工智能领域知识体系更新周期只有5～6年，数据科学家如何培养？
• 141 _ 数据科学家团队组织架构：水平还是垂直，这是个问题
• 142 _ 数据科学家必备套路之一：搜索套路
• 143 _ 数据科学家必备套路之二：推荐套路
• 144 _ 数据科学家必备套路之三：广告套路
• 145 _ 如何做好人工智能项目的管理？
• 146 _ 数据科学团队必备的工程流程三部曲
• 147 _ 数据科学团队怎么选择产品和项目？
• 148 _ 曾经辉煌的雅虎研究院
• 149 _ 微软研究院：工业界研究机构的楷模
• 150 _ 聊一聊谷歌特立独行的混合型研究
• 复盘 6 _ 数据科学家与数据科学团队是怎么养成的？