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zhangjy529 发表于 2018-10-27 15:13:41 | 显示全部楼层 |阅读模式
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目标: tech 公司做 实验, modeling 或者machine learning 的 data scientist.
时间:2019年7月前 (8个月)
学习内容: 概率统计,machine learning, programming (Python, R, SQL), behavirol question, analytics, big data, 刷面经,brain teaser, 英语

概率统计:
1. Statistics and data analysis (by Ajit Tamhane), 非常基础, 计划花一周时间过一遍
2. 高等数理统计(茆诗松,王静龙, 濮晓龙)。 研究生教材用书。 打算好好再啃一遍。
3. 回归分析(华东师范大学出版)
4. Applied Linear Statistical Models (Michael, etc), 这本书非常全, 里面讲simple and multiple regression, time series data, nonlinear regression and neural networks, logistic regression, Poisson regression and generalized linear model, design of single factor study and multi-factor study, analysis of covariance.
5. Statistical Inference (George Casella / Roger L. Berger ), Udacity inference course
6. Categorical data analysis ( Alan Agresti )
7. Time series analysis (James Douglas Hamilton
8. Bayesian statistics

9. Coursera: JHU: Data Science Specialization, 听了一些YOUTUBE 上的课程, 课程以简单介绍为主, 编程用R, 基本没有数学推导。 感觉只学了皮毛。

打算再找一些statistical inference, time series, linear model, Bayesian statistics 讲得比较详细的公开课看一下。

机器学习:
1. ANDREW NG, Machine learning, 看过好几遍, 作业用Python 做过一遍。 打算面试前两个月在看一遍。
2. introduction to statistical learning,这本书看过一遍, 编程用R, 预计再看一遍练习R
. 1point3acres3. The element of statistical learning, 看过前几张,由于高等代数这些基础忘了, 看起来比较吃力。 计划看完这本书。如有需要, 看一门线性代数公开课。
4. Coursera: Deep Learning Specialization, 打算上这个section 或者 类似
5. 刷Kaggle,regression,classification, natural language processing, recommender system, 分别做1-2, 拿铜牌 (Python & R)
6. Recommender system, NLP

programming (Python, R, SQL):
  • Python: 熟练Numpy, Pandas, Sklearn, matplotlib, seaborn, scipy, 会用基本的。 会继续Numpy, Pandas 更深一些课程, 同时刷LEETCODE
  • R: 完成udemy: R programming A-Z, 同时刷KAGGLE
  • SQL: Udemy, Complete SQL camp, w3schools, leetcode SQL
  • Leetcode easy

数据结构和算法没有学过。 根据情况看是否需要补这两门课。

Behavirol question. 1point3acres
准备常见behavirol questions, 工作项目总结, 毕业论文总结。(面试前两个月准备)

Analytics,case study
  • Cracking the PM interview, 看了100多页, 没有什么感觉。面试analytic 职位时再详细看一遍
  • 喜马拉雅:LOMS consulting case, 地理很多人推荐, 上班路上听
  • Udacity A/B testing course, 复习


Big data
  • Udacity Hadoop, 看地里有人推荐,打算看一下
  • 其他Big data 的公开课


刷面经
面试前两个月刷地里和一亩三分地面经

Brian teaser
A Practical Guide To Quantitative Finance Interviews

英文
上下班路上听喜马拉雅英语栏目。



补充内容 (2018-11-3 07:36):
关于Product sense, 有网友推荐的the product podcast by Product School, 准备上下班路上听。

补充内容 (2018-11-20 11:49):
Coursera: Hadoop Platform and Application Framework

补充内容 (2018-11-24 00:25):
Nov 23: 统计改看Mathematical Statistics and Data Analysis by Rice, Python 继续跟Udemy Learn Python programming master class

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参与人数 3大米 +11 收起 理由
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楼主加油。同转ds
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同转DS,一起加油
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 楼主| zhangjy529 发表于 2018-10-28 13:28:37 | 显示全部楼层
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10.27, 数理统计, 1. Statistics and data analysis. From 1point 3acres bbs

Chapter 2: 常见离散分布和连续分布。
discrete distribution: Bernoulli, Binomial(n,p), Hyper-geometric(N, M,n), Poisson(lambda), Geometric(p), Negative Binomial(p,r), Uniform(N)

Continuous distribution:  Uniform(a,b), Normal(mu, sigma^2), exponential(lambda), Gamma(lambda, r), Beta(a,b), Lognormal(mu, sigma^2).
Uniform(0,1) is a special case of Beta when a=1 and b=1.
Memoryless property of Geometric distribution and exponential distribution

Chapter 3 Collecting data.
Simple random sampling, stratified random sampling, Multistage cluster sampling, systematic sampling, prospective study, retrospective study

Chapter 4: Summarizing data
mean, variance, coefficient of variation=sd/mean, skewness, kurtosis, stem-and-leaf box, boxplot, qqplot, run chart, normal transformation, Simpson's Paradox (sex bias study in graduate admission at Berkeley), scatter plot, regression toward the mean, the slope b=cor(x,y)*sd(y)/sd(x), intercept a=mean(y)-b^*mean(x).
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tuzkizhe 发表于 2018-10-28 22:02:20 | 显示全部楼层
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安排很详细,感觉战线也不短。
楼主加油!
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NJiang 发表于 2018-10-29 03:15:25 | 显示全部楼层
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好详细的学习计划,加油!
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liu999 发表于 2018-10-29 10:40:47 | 显示全部楼层
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一起加油~~
资历最老的留学申请文书修改服务:EssayEdge
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 楼主| zhangjy529 发表于 2018-10-31 13:18:49 | 显示全部楼层
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10.28, 29, 30, 数理统计, 1. Statistics and data analysis

Chp 5 Sampling distribution of Statistics, t-distribution, F-distribution and chi-square distribution,
(n-1)*S^2/sigma^2~chi-square(n-1)
F distribution can be used to compare the sample variance from two normal distribution.
Chp 6: Point estimator, confidence interval, hypothesis testing, mean square error, type I and type II error

进度要加快,加油!
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楼主的计划里面有一些内容重复了
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 楼主| zhangjy529 发表于 2018-11-2 13:59:17 | 显示全部楼层
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Oct 31, Nov 1: 数理统计, 1. Statistics and data analysis
Chp 8: Inferences for two samples
. 1point3acres
1. Two sample Z test, if the population distribution of two independent samples are unknown but the sample size n1 and n2 are big, by central limit theorem, mean(x)-mean(y) will have approximately normal distribution.
2. If the sample size n1 and n2 are small, and the two sample are from normal distribution and we assume the population variance sigma1^2 and sigma2^2 are equal, we can use two sample t-test. We calculate the pooled sample variance and d.f. is n1+n2-2.
3. If two sample population variance are assumed unequal, we use the Welch-Satterthwaite method to do approximate t-test. The d.f. depends on the sample variance and sample size. . 1point3acres
4. For matched pairs design, we calculate the difference and do one sample t-test.
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