职场人必备的数据分析技能速成
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行家自述
如果你刚刚踏入数据分析领域,对于业内所需要的技能、Top互联网公司的任职要求以及职业路线规划感兴趣;如果你已经是一名数据分析师,但不满足于现状,亦或想继续深入成为优秀的数据科学家;如果你是一个互联网公司数据团队的负责人,在发展中遇到困惑,想了解国外顶级互联网的经验;我可以用我自己的理论知识积淀和项目实战经验,帮你规划数据分析师到数据科学家的职业发展路线,帮你针对具体项目场景,梳理数据工作的流程,提炼关键信息,选择精度与效率最优的方法,并用应用统计的方法评估结果,提供完整的解决方案,并保持联系和跟进。 作为【在行】的百单行家,在过去的四年期间: 指导了数十名应届毕业生的职业选择、自我定位、简历制作和面试技巧,带领职场新人进入大数据领域; 帮助了多名处于事业上升期的数据分析师转型成为数据科学家,遍布电商、金融、消费、制造、教育等多个领域; 辅助数十名创业者和投资人深入详细的对了零售、电商、供应链和物流进行剖析和研究,为创业和投资出谋划策; 我:庄晓天,资深数据优化科学家,美国亚利桑那州立大学博士。 精通应用统计,机器学习和数据挖掘,运筹优化理论,曾在国际SCI期刊、会议发表十余篇论文,对基于不确定性因素的产品优化设计领域的研究至今仍处于业界领先水平,具有扎实的理论基础;历任美国装备制造业领军企业Caterpillar质量可靠性工程师,IBM全球企业咨询服务部咨询顾问,亚马逊中国科学家团队经理,亚马逊全球供应链技术部高级科学家,对互联网,电子商务,客户标签和行为,供应链仓储物流的海外先进技术有深入研究,同时对在中国业务的本地化有着丰富的经验。 曾作为IBM的数据咨询顾问,为某制造+快消行业龙头企业提供战略转型和IT规划的咨询服务。 曾带领亚马逊科学家团队,完成了亚马逊物流网络构建、城市干线车辆资源优化、配送路径效率优化和电商包装材料的设计优化等多个重大项目。 作为亚马逊美国的高级科学家,参与亚马逊全球拓扑网络和运营中心的最优化设计,亚马逊KIVA运营中心的货架最优化设计以及未来客户行为和订单预测等多个核心项目和算法,并多次在亚马逊科学家大会上发表演讲。 论文链接: [1] Enhancing product robustness in reliability-based design optimization [2] A Sequential Sampling Strategy to Improve Reliability-Based Design Optimization With Implicit Constraint Functions [3] Sequential optimization with particle splitting-based reliability assessment for engineering design under uncertainties [4] Product design optimization with simulation-based reliability analysis [5] Epistemic uncertainty in reliability-based design optimization [6] Robustness and reliability consideration in product design optimization under uncertainty [7] The ADT evaluation method based on MCMC [8] A multi-objective Memetic algorithm for RBDO and robust design
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