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数据科学家被哈佛商业评为21世纪最具新引力的职业之一。 这并非空穴来风，近十年以来，数据科学家一直站在聚光灯下，人工智能专家的收入一定程度上可以与体育明星一较高下。各种各样割韭菜方式层出不穷，满眼的“AI入门到精通”的网络教程都在教你如何在21天成为一名数据科学家，并且不需要你看一眼数学公式；数据科学顾问许诺一旦采纳他们的方案，可以为公司带来百万美金的回报，每个人都赚得破满钵满。事实真的如此吗？数据科学是什么？数据科学和AI是什么关系呢？相信这篇文章可以带给你新的思考。

什么是机器学习？深度学习的成功之处在哪里？这篇文章带给你答案！

《麦肯锡极简工作法》告诉我们：“从零开始”的思考方法帮助我们从“回到原点”的思路分析问题；站在旁观者的立场上进行“批判式的思考”，也容易抓住问题的关键并迅速做出一个正确的判断。

成功求职者们在准备面试和面试的过程中往往总结了一些非技术相关的技巧和心得。这些技巧和心得在技术面试中往往能起到锦上添花的作用。这篇文章讨论的所有技巧都跟代码能力和工程能力无关。

经常有同学会问，如何选择并且快速上手一门编程语言，Python也是本文最推荐的一种编程语言。 今天。我们就向大家简单介绍一下Python的基本情况。

很多在美国读书的留学生都知道毕业以后申请OPT，但是其实在美国进行工作实习还有另外一种类型叫做CPT（Curricular Practical Training），也就是在校期间就可以通过CPT进行校外的实习工作，为自己积累工作经验了。

我相信，具有危机意识、不想成为随时可以被替代的“取数机器”的数据分析师们，已经意识到了自己的核心竞争力来源于深度的数据分析思维和业务意识。种下一棵树最好的时候就是现在，本期分享我们就带大家一起学习——如何系统性的培养自己的数据分析思维。

在刚进入机器学习这个领域的时候很多人都有一个困扰，每次面对长篇大论的PyTorch或者TensorFlow代码，总是觉得无从下“眼”，更别说理解别人的代码实现然后复现了。那我们该如何提升自己深度学习代码能力呢？

有些小伙伴可能会问，TOP校CSPhD面试应该怎么准备呢？有什么需要注意的点吗？ 本期就来说说准备top学校CSPhD面试的一些常见的问题，向您提供一些经验与总结，仅供参考。

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