数据科学职业:顶级公司和2024年成功的技巧
近期的数据科学毕业生和旨在跨国公司(MNC)的最终工程专业的学生有很多选择。本指南重点介绍了2024年雇用数据科学新生的领先公司,提供技能复习和面试准备建议。
关键要点:
- 本文以高级雇主(亚马逊,Google,Microsoft)和著名公司(EY,JPMORGAN CHASE,PWC,PWC,DATABRICKS,IBM)以及有前途的初创公司(Mathworks,Arya.ai,Rephrase.ai,Rephrase.ai,Nirmai,Nirmai)以及有前途的创业公司以及著名公司(Nirmai)。
- 包括对基本数据科学概念的简明综述,涵盖统计,编程(Python,Pandas,Numpy,Scikit-Learn),机器学习算法,数据预处理技术,模型评估指标和SQL基础知识。
- 讨论了改善工作前景的策略,强调简历建设,实践经验,网络,面试准备,保持行业趋势以及探索高级教育机会。
数据科学技能复习:
本节提供了访谈准备的快速审查:
- 核心统计概念:平均值,中值,模式,方差,概率,假设检验,p值,相关性与因果关系。
- 编程能力: Python基础知识(数据结构,功能,面向对象的编程),必需库(Pandas,Numpy,Scikit-Learn),数据操作和清洁。
- 机器学习基础:受监督与无监督的学习,常见算法(线性/逻辑回归,决策树,K-均值),过度拟合/拟合度不足,火车测试拆分,交叉验证。
- 数据预处理技术:处理缺失值,功能缩放,单次编码,标签编码。
- 模型评估:关键指标(准确性,精度,召回,F1得分,ROC-AUC),解释混乱矩阵。
- SQL Essentials:
SELECT
,WHERE
,GROUP BY
,JOIN
条款。 - 访谈问题准备:练习解释过去的项目,概述您的数据科学工作流以及解决道德考虑。彻底查看您的简历。
雇用数据科学新生的顶级公司:
以下公司正在积极招募入门级数据科学家:
(详细的公司描述,职位链接和薪水期望在原始文章中提供,可以在此处轻松插入。)
- 1。亚马逊
- 2。谷歌(字母)
- 3。微软
- 4
- 5。摩根大通公司
- 6。PWC
- 7。Databricks
- 8。IBM
有希望的数据科学创业公司:
- 9。数学工程
- 10。Arya.ai
- 11。Rephrase.AI
- 12。黄色
- 13。Nirmai
确保数据科学角色的技巧:
- 制作引人入胜的简历:展示技术能力,项目,实习和认证。将其定制为每个工作应用程序。
- 获得实践经验:从事现实世界项目(实习,自由工作,个人项目)。
- 网络战略性:参加行业活动,加入专业团体(LinkedIn),并与专业人士建立联系。
- 准备访谈:练习编码挑战(Leetcode,Hackerrank),并彩排讨论您的项目和经验。
- 请保持了解:通过新闻,博客和网络研讨会跟上行业趋势。
- 考虑高级教育:探索进一步的教育或认证以提高您的资格。
结论:
数据科学工作市场为新毕业生提供了许多机会。通过专注于技能发展,实践经验和有效的求职策略,您可以显着提高在顶级公司中获得有益地位的机会。
以上是2025年雇用数据科学新生的前13家公司的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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