無OFFER退款|資料方向求職優培20計劃6月20日啟動！

2025-05-13 19:42 直通矽谷

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研究求職的科學，幫助同學科學地求職！
                                                                                       ——直通矽谷      
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為了幫助同學們快速Get目標公司的面試考察側重點、精準匹配目標崗位，直通矽谷緊跟最新面試求職趨勢，再次對資料方向求職優培20計劃進行重磅升級！
透過本計劃可大大提升簡歷專案背景和麵試成功率，短時高效達到onsite水平，為你的科技求職之路全程保駕護航！
   全球科技求職，你只需要一個計劃！
Updates
Office Hour：每個專案新增1小時答案詳解，幫助專案理解更深更廣：實際工作中的應用場景、逐條解讀程式碼、簡歷的專案呈現、Q&A……；
直擊大廠考點：課程設定更符合大廠面試要求，幫你輕鬆破解大廠面試重難點；Stats和SQL貼合大廠重點、Product Sense直擊面試前沿趨勢；
基本資訊
矽谷著名網際網路科技公司資深工程師兼面試官線上直播授課。涵蓋資料方向求職的相關理論知識、工業界實際應用專案、結合各大科技公司面試趨勢，幫助學員從面試能力和專案背景等方面系統提升，迅速掌握面試技巧、提升面試能力，達到一線大廠面試水平。
服務週期：
1年
授課安排：
2周基礎學習+6周直播課程學習
專案數量：
3大主專案+9個可選專案
學員規模：
小班授課，每班僅限20名學員
師資力量：
4師1生專群定製化服務
技能準備：
熟悉基礎統計知識，熟悉基礎計算機科學與演算法
配套服務：
職業規劃、簡歷修改、專案諮詢、模擬面試、OA模擬、專群輔導、名企內推、職位訂閱……
報名方式：
掃碼新增小助手諮詢報名，即增1on1資深面試官求職規劃！

適用崗位
  • 偏向資料分析方向的Data Scientist崗位；
  • 一般北美大廠中的Data Scientist、Data Analyst、Business Intelligence Engineer、Product Analyst、Financial Analyst、Marketing Analyst崗位。
適合物件
  • 適合具備基本的資料分析知識，針對資料崗位，尋求求職準備幫助的同學；
  • 適合想要強化資料崗位相關知識、學習工業界專案應用、提升簡歷、快速掌握如何應對面試考核技能的同學。
資深講師庫
Megan老師
FLAGM在職資料科學家
擅長透過預測模型的搭建和分析，為團隊提供產品決策指導建議。
專精於Data Analytics、Business Analytics、Modeling、A/B Testing等方向，具有多年的求職培訓輔導經驗，同時也擁有豐富的面試經驗及面試官經驗。
曾斬獲多家科技大廠OFFER，善於為學員做面試點撥、求職技巧提升，在短時間內幫助學員補齊面試技能短板。
Cathy老師
FLAGM在職資料科學家
擅長驅動分析，提高使用者獲取和使用者留存，建立使用者預測模型，提供使用者增長策略。
在Data Analytics、Product Sense、A/B Testing、Modeling等方向的輔導經驗豐富，資料科學領域全能選手，曾經就職於多家網際網路科技大廠。
深耕資料科學領域多年，對各個細分領域面試側重點都有較為全面的理解。
James老師
矽谷一線資料科學家
專精於NLU,Recommendation System, Anomaly Detection方向，10年學術和工業經驗，曾應邀加入FLAG從事高階資料分析工作，擁有著名獨角獸以及兩家FLAG公司的Senior Data Scientist任職經驗。
累計百場面試官以及Bar Raiser經驗，深諳灣區科技公司Data track用人趨勢及面試考察，對於Data崗位的技能要求有深刻理解。
Chris老師
矽谷一線資料科學家
工作方向側重A/B Testing、Campaign Measurement、Digital Marketing Strategy和Product Analytics。
曾斬獲多家網際網路大廠OFFER，擁有豐富的面試經歷和麵試官經歷。
熟悉北美灣區Data Scientist崗位的招聘流程和麵試技巧，可以幫助想進入一線大廠就職的同學拿到心儀OFFER。
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專案介紹
專案一
A/B Testing, Email Delivery Experiment – A/B測試實驗設計及檢驗
此專案主要模擬了FANG公司常用的實驗策略，其目的重在訓練對網路電子營銷的實戰經驗。基於正確的實驗假設建立，透過categorical variable的使用分析使用者行為資料，經過模型的有效論證，獲取具備資料支撐的分析結果。透過該專案訓練，可有效樹立正確的資料分析思維，總結最佳的推薦決策。
專案二
Amazon Food Review – NLP自然語言處理技術在使用者行為分析的應用
此專案重在掌握基於NLP應用場景的機器學習建模和視覺化分析技能。主要是以亞馬遜食品評價語料作為資料來源，利用詞向量化、詞雲視覺化、分類模型構建，透過ROC、AUC、 Precision、Recall、F1 score模型指標評價合理選擇模型等分析方法理解自然語言處理過程，深入掌握資料建模與視覺化的相關技能。
專案三
How to Improve Conversion Rate – 機器學習建模在使用者重要指標方面的分析應用
此專案貼合真實應用場景，基於電商平臺數據，透過資料清洗、歸類、合併等分析方法利用機器學習模型進行預測。主要使用現有資料尋找轉換率影響主流因素，作出對應的商業決策。分析過程將使用Random Forest和Logistic Regression等模型預測轉換率變化。透過該專案訓練，促使理論分析與實踐應用相結合，提升對產品知識框架以及運用資料來驅動商業分析的能力。
完全掌握專案一（A/B Testing, Email Delivery Experiment）、二（Amazon Food Review）、三（How to Improve Conversion Rate）可以獲得等同於FLAGM公司在資料分析方面Junior DS level的1-2年工作經驗。
本期專案意猶未盡？還有9大工業級專案可補充學習，涵蓋資料視覺化、A/B Test Analysis、機器學習模型等核心重點內容！
戳海報瞭解更多專案

配套服務

職業規劃：無限次！專業諮詢顧問老師為你定位未來職業發展計劃

簡歷修改：無限次！專業諮詢顧問親自輔導修改每一位學員簡歷
專案諮詢：無限次！為你挑選合適專案豐富簡歷，為求職打下基礎
模擬面試：真實還原面試場景，一對一模擬現場反饋面試問題
專群輔導：建立學生答疑專群，助教進群跟蹤輔導，交流消化學習心得
職位訂閱：每日推送！獨家系統24小時全網監控，每日推送匹配崗位
服務團隊
模擬面試團隊
1300+位一線科技公司資深面試官團隊，一比一真實還原技術面試場景，讓你在模擬面試中找到真實面試的感覺，現場即時總結、點評並反饋，針對你在面試中暴露的問題，提出改進和避免方法，全面提升學員面試能力！
諮詢指導團隊
1300+位科技公司資深工程師諮詢團隊，在簡歷指導、專案諮詢、職業規劃等方面為學員提供求職技能全方位規劃，讓你在眾多求職者中脫穎而出！
助教服務團隊
貼心演算法助教陪伴式輔導程式設計問題。作業不會做？LeetCode刷題沒思路？在專屬答疑群求助，助教老師有求必應！
導師集中追蹤制
導師集中追蹤學員，全程陪跑求職。任何諮詢、預約服務都能得到妥善回覆和解決！
核心進階模組大綱
模組一：基礎鋪墊（影片+資料學習+助教全程輔導+1v1諮詢討論）
在兩週時間裡，根據課程導師準備的基礎材料，透過影片和資料的形式完成學習與自我練習，為直播課程做好基礎準備，助教老師群內答疑。
1. 課前準備練習
  • 學習Python安裝、熟悉語法及常見Python資料處理包使用
  • 學習並實踐針對資料崗位的資料結構與演算法面試考核練習
  • 學習統計、機率、線性代數等數理基礎知識並實踐相關面試題目
  • 學習SQL安裝與基礎指令，建立資料庫並練習SQL基礎語法
2. 1v1定製化選課指導
結合學員的興趣及求職目標、北美求職市場各方向的前景預測，以及工業界流行技術棧，給予學校開設課程的用途分析及選擇建議
3. 1v1定製化職業規劃
針對學員的特定求職目標、所處年級、專案背景，面試知識體系儲備進行
  • 近一年學習內容規劃
  • 近一年學習時間規劃
4. 簡歷講解
工業界如何篩選簡歷？
什麼是STAR原則？
簡歷的工業標準及構成(格式，字數，內容)
如何描述實習經歷及專案？
提升簡歷曝光度的小技巧有哪些？
沒有實習/實習薄弱/實習不相關怎麼辦？
5. 求職常見問題解決方案
BQ的面試作用，回答方法，達成目的？
如何把握Sponsorship？
如何回答為什麼申請我們公司/這個崗位？
Coding面試中如何解決邊做邊說的問題？
模組二：資料語言講解與機率分析基礎
由簡單到複雜，學習Python語言在資料科學中的應用，透過實戰演練熟悉不同演算法重點題目的解題思維和技巧，結合機率論、統計等相關面試考點，學會舉一反三。輔以模擬面試實戰訓練，助教老師專群答疑。
1. 課程介紹與資料職位面試總覽
  • 資料崗位在日常工作中做什麼？
  • 典型的資料崗位面試的流程是什麼？
  • 資料崗位日常工作中使用哪些工具？
2. SQL講解
  • 在資料崗位面試中經常問什麼型別的SQL問題？
  • 在面試中如何有效地使用SQL句法完成面試中的問題？
  • SQL面試實戰演練與習題拆解
3. 專案1：A/B Testing, Email Delivery Experiment – A/B測試實驗設計及檢驗
4. Python語言在資料崗位中的應用
  • Python在資料崗位面試中如何考察
  • Pandas工具包的使用
  • Python演算法總結
  • 資料視覺化（Data visualization）
  • Python常考演算法面試真題實戰演練與習題拆解
5. 資料科學中的機率分析基礎
  • Feature Overview (continuous, categorical, time series, text etc.)
  • 想要透過資料崗位面試你所需要知道的4種分佈
  • Probability面試解題思路
     -Expectation
     -Conditional probability
     -Bayes Rules
  • 數學與機率面試真題實戰演練與習題拆解
6. 1v1定製化簡歷修改
針對學員簡歷，進行1v1多輪反覆修改，直至達到工業界標準
模組三：機器學習深入講解與面試題目精選
深入講解機器學習演算法在資料崗位的應用，精選機器學習專案，帶領同學們理解高難度面試問題的解題思路與常用解決方法。
1.機器學習基礎演算法講解
  • Feature Overview進階考點講解
  • Model Overview面試考點講解
  • Linear Regression面試考點講解
  • Gradient Descent面試考點講解
  • Model vs Coefficient Significance
  • Dummy Variable Interpretation
2. 機器學習進階演算法講解
  • Logistic Regression進階講解
  • Decision Tree面試考點講解
  • Random Forest面試考點講解
3. 專案2：Amazon Food Review – NLP自然語言處理技術在使用者行為分析的應用
4. 機器學習查漏補缺
  • Clustering
  • SVM
5. 實驗設計
  • A/B Testing
  • Statistical Testing
  • Confidence Interval, P-Value, Sample Size and Power
  • 實驗設計面試真題實戰演練與習題拆解
6. Product Sense (產品思維)
  • 什麼是Product Sense，為什麼它在資料崗位面試中這麼重要？
  • 如何分解產品結構？如何涉及KPI Matrix Design？
  • 如何設計實驗？（A / B Testing應用）
  • 在產品面試期間應該在哪個時間點以及該如何展示你的機器學習技能？
7. KPI Anomaly Detection（異常檢測）
  • 什麼是KPI Anomaly Detection？
  • 如何分解KPI？
  • 如何找到KPI變化的根本原因？
8. 專案3：How to Improve Conversion Rate – 機器學習建模在使用者重要指標方面的分析應用
9. 1v1定製化專案諮詢
根據學員的專案背景進行方向性建議指導，應用工業界技術棧，達到名企篩選要求，確保簡歷中的專案符合工業標準，增加競爭力
模組四：資料庫講解
資料庫工業級別技術棧學習，重點模組精選精講，助教老師專群答疑。
1. SQL高階
  • SQL進階句法介紹
  • 使用SQL計算特定指標的月增長
  • SQL面試實戰演練與習題拆解
2. 面試準備與專案覆盤
  • 如何準備面試
  • 專案覆盤和演示
3. FLAGM資料科學家手把手教你破解各大公司面試
4. 1v1模擬面試實戰訓練
面試官一對一模擬面試實戰演示學習，在現場反饋中逐步熟悉面試官思維，掌握求職面試中的交流技巧和交流重點，進一步提升面試實戰能力
模組五：求職衝刺輔導
針對學員求職中後期所遇到的問題，進行全方位諮詢與輔導，幫助學員解決在求職面試過程中遇到的實際問題，讓所學知識能夠完美落地。
1. 科技公司職位內推
針對學員出勤及作業按時完成情況，為學習態度認真、考核結果達標的學員進行精準職位內推5次
2. 招聘職位資訊分享
分享科技公司每週釋出的最新職位資訊，幫助學員第一時間掌握求職動態
3. 科技公司面經整理
各大科技公司面經整理及分享，以便學員能夠更有針對性的準備面試
4. 求職文書撰寫指導
除求職簡歷外，幫助學員輔導Cover Letter、推薦信、感謝信等求職文書的撰寫
5. 求職全程指導
學員在求職申請及面試過程中，網申問題回答、面試時間預約、與HR郵件往來等相關問題進行全程指導
6. OFFER 談判指導
學員收到多個OFFER時，幫助學員對比公司前景、職位發展前景等，對比不同公司的package進行談判、接受OFFER的時間點衝突等相關問題進行指導
7. 選組指導
根據工業界發展趨勢，結合學員資深背景，幫助學員選擇公司內發展前景好、背景匹配度高、升職空間大、工作壓力小的組別
常見問題
Q1：大綱中所說的課程知識點，我都有了解，是否還需要參與這門計劃？
即使同學對於課程知識點已經有部分了解，也推薦參與資料方向求職優培20計劃。參加過Data面試的同學們一定了解，學校所學的理論基礎與工業界實戰思維之間無法無縫銜接，而兩者之間存在的gap正是很多同學苦苦抱怨面試難過的根本原因。
該計劃對Data方向求職所需掌握的知識點進行了由淺入深的講解。運用獨到的工業實戰思維，結合工業界實際問題與常見面試題，提供配套專案練習，從而系統性增強同學們的實際上手能力與實戰專案經驗，填補學校知識點與工業界實戰能力之間巨大gap，幫助同學們斬獲頂級科技公司理想OFFER。
Q2：用八週學習大綱中這麼多內容，時間夠嗎？？
在為期八週的課程中，透過基礎學習與直播授課的模式，從資料方向求職所需知識模組講解，到可以“武裝”簡歷的實戰專案通通囊括。
在課程中，老師全程指導、輔助答疑，不會手把手教同學們如何去解專案程式碼或“幫助”同學們思考，而是讓同學們根據知識模組培養獨立思考的能力，逐步完成專案。這樣才能真正達到優培20計劃的目的，讓同學們真正理解專案精髓，在面試中牢牢跟上面試官的思維。
Q3：加入優培20計劃，我可以達到什麼水平？
透過資料方向求職優培20計劃的系統學習和訓練後，學員會對工業界常見問題具備實際解決能力、對面試官提出的常見問題具備舉一反三的思考能力、全面掌握Data Scientist/Data Analyst職位的面試技能和技巧。
Q4：什麼時候加入這門計劃比較合適？
大多數公司會在下半年之際，開始面向在校生和應屆畢業生的秋季招聘，而次年春天會陸續放出秋招的補招崗位和新的春招崗位。
推薦本科大三、大四以及在讀研究生早在秋季招聘之前學習，從而掌握足夠的知識體系與面試技巧。在時間允許的情況下，越早學習，工業界的實戰專案經驗將越豐富，面試準備也越充足，面試成功率越高。
Q5：我的專業是數學/統計，適合加入資料方向求職優培20計劃嗎？
適合！講師結合自身在校學習經驗及工作經驗，總結出諸多在校園內接觸不到、很難學到或很少用到、在工業界卻常用的知識經驗，幫助學員彌補在校學習和工業界之間的gap，對於Data Scientist/Data Analyst相關職位面試有極大幫助。
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