[小K数据科学]Analytics第一课总结和说明

今天下午第一次课结束了，谢谢大家的参与！

末尾几分钟有同学反映听不到声音、看不到slide，这个是zoom的技术故障。不过影响不大，因为最后几分钟是总结，下次课开头，小K还会回顾一下。

这次课，小K拿Facebook、Snapchat、Uber、Amazon等多家公司的面试题目做例子，题目全部来自于一亩三分地数据科学面经版。比如这道题：

FB添加给大家看朋友like的video， 如何评估这个Feature 值不值得加

经常有同学询问这类面试题如何解答，这次课程给大家进行了系统的讲解。

相信上过课的同学应该能清楚的感受到，这门课不同于学校里的理论课程（analytics/product sense也没什么理论），而是非常强调interactive，讲到每道面试题，小K都暂停，让同学们先动脑想想，把自己的回答发给她，然后根据大家的答案提供feedback，可以说，讲课的过程，其实是一位资深导师，带着大家讨论。数科面试以及实际工作，都是这种形式。

而这些讨论，尤其是现场跟着她的思路来思考，才是精华，slides用处非常有限，光看slides，学不到什么东西。

这次最重要两个slides如下。

第一个是这周课程总结，小K提出的五步解题法，下面三周的课程也会逐渐深入讲解。

另一个是课程末尾她建议大家：用课程上学的思维，用以上五步方法，来分析一亩三分地数科面经版里的题目。

希望大家用这两个slides作提纲对一亩三分地数科面经版的题目进行分析，过一遍。

有的同学在开课之前问有没有作业。这个课程并不是学校里“理论讲解+配套作业”的方式，而是直接讲面试题目。
在讲座里，小K也告诉大家：analytics/product sense的面试题目，基本上都没有正确、唯一解，这跟leetcode有算法复杂度、逻辑推理有个对错、公式计算有个数值结果，存在巨大差异。所以，analytics/product sense的面试题准备，不存在“课下做题目+参考正确答案”这个情况。

我们的课程设置，你可以认为：“小K辅导大家直接做题，题目都在课上做了”。

解这类题目，最主要的学会如何思考、分析问题，而不是背答案，也没有标准答案让大家去背。假设有标准答案，那Facebook万一换道新题呢？Google、Facebook、Amazon等公司的很多中国员工也上一亩三分地，大家在面经版的分享，她们也能看到。
讲课时，小K跟大家交互，每个步骤都停下来要求大家先思考、给出答案，帮助大家训练正确的思维方式和分析能力。这样即使面试遇到了新题，或者面试官对一亩三分地的面试题目进行了变动，你也能灵活应对。今后的课程里，我们会继续深入、反复练习。

大家通过课程，得到的不是：记住这道题目的答案，然后面试的时候我背答案即可 - again，analytics/product sense题目没有正确、唯一答案，你试图背答案很容易挂在面试官手里，你背的答案也未必是面试官感兴趣的方向。

大家通过课程，得到的将是：遇到了这类问题，如何分析？比如“Amazon是否应该推出Prime Now”，并不仅是考察求职者的一道面试题，也是工作中要解决的实际问题。通过小K的指导，将来题目换成了"XXX公司是否应该推出YYY这个产品"，你知道如何思考。


此外，关于课程安排
. check 1point3acres for more.
这个在课上我们回答过了。在课程报名页面 www.1point3acres.com/ds-courses/ 也有说明。

小K打算开四个单元的课程。
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正在进行的analytics/product sense是第一个单元，有四次课，中途会讲ab test basics，因为做analytics必须用到这个方面的知识

这个单元课程结束之后，会开第二个单元 ab test（更深入更系统）、第三个单元 Machine Learning、第四个单元概率统计。

每个单元都对应着很多的东西，没法一次课、两个小时讲完的。
小K一堂课里，讲的东西非常多，即使如此，光是analytics这一个单元也得四次课才能讲清楚。
而且，每节课，小K都讲解多道面试真题，要带着大家思考，更是花时间。
如果你参加过其他机构或者学校的培训课程，对比一下，对于小K课程讲授的知识量多、节奏快，会有很深的体会。

后面课程都需要单独报名。报名信息后面会发给大家，也会更新在课程报名页面 www.1point3acres.com/ds-courses/

最后，前两个单元：
analytics/product sense
ab test
都不需要基础。这两个单元的课程，没有，注意，是“没有”多少理论知识。

进入第三个单元Machine Learning，需要你懂基本的ML，课上我们不会讲Random Forest、KNN的基本知识，而是讲如何用来解决问题（包括面试题目和实际工作中遇到的问题）。如果你连supervised learning是什么都不知道，那不适合上这个单元的课程。

同理，第四个单元讲概率统计，这个也需要你有基本知识。如果你不懂什么是t test，p value 也不适合。

谢谢楼主分享第一节课总结！我今天才了解到这门课程，看到是厉害的师姐讲解面试题，觉得很有价值很想报名。我有两个问题：请问第一节课有没有办法补上？还有，报名费（$899）只是第一单元，还是四个单元都包括？谢谢！