值不值得学：先看它解决什么面试场景

这份资料的主题是数据科学分析方向的求职面试。它不教怎么从零搭建机器学习模型，也不讲宽泛的商业模式理论，而是非常务实地对准一个场景：北美大厂数据分析师、商业分析师以及数据科学家分析岗的面试现场。这类岗位的面试往往不考底层架构，而是把业务问题翻译成数据问题。很多有几年工作经验或者非相关专业转行的人，平时写SQL跑报表很顺，但一到面试遇到“指标突然下降怎么排查”或者“如何设计A/B实验验证功能效果”就卡壳。这门资料解决的正是这种业务拆解与数据逻辑脱节的问题，帮你把日常的分析经验梳理成面试官想听的标准化框架。

适合什么基础与建议先看哪几块

这套资料不适合完全没有SQL和Python基础的新手，它默认你已经具备基本的数据处理能力，需要的是面试思维的拔高。建议拿到资料后，先看A/B实验设计与假设检验部分。这部分是分析岗面试的核心分水岭，重点理解如何确定实验指标、如何计算样本量以及如何处理实验中的各类偏差。其次看Product Sense和Case Study的真题解析，这部分不要只看结论，要跟着拆解面试官提问背后的业务意图。至于SQL和Python的Coding部分，如果你本身工作就在用，可以快速过一遍高频题型，重点放在窗口函数和复杂连接的优化思路上，而不是基础语法。

资料怎么配合练习与学完能独立做什么

资料的价值在于真题还原，但如果只是像看剧一样过一遍视频，基本等于没学。正确的用法是把案例题当成真实面试来模拟。看到一道Case Study真题，先暂停，自己拿纸笔把分析框架写下来：定义问题、拆解指标、提出假设、给出结论。然后再看解析对比自己的思路差在哪。学完这套资料，你应该能独立完成一次完整的分析岗面试闭环：面对一个模糊的业务需求，能迅速拆解出核心指标，用SQL写出对应的取数逻辑，用统计学方法验证假设，并给出具有商业可行性的建议。这意味着你不再只是一个取数工具人，而是具备了用数据驱动决策的面试表现力，能够独立应对大厂分析岗位的标准化考核。


本课程针对人群：具备一定基础的同学想要转行DS、相关专业DS求职、工作2-10年跳槽大厂。本课程覆盖了北美数据科学求职面试的高频考点 主要知识点：DS Coding Interview (SQL、Python)、统计、A/B实验设计、假设检验、Case Study、Product Sense 上课时间：美西周五周六PST下午五点，实际上课时间根据学员情况调整，每周两节课，两个月结束课程成为Qualified DSA Candidate。专为冲刺数据科学分析类岗位（如数据分析师、商业分析师、数据科学家分析岗）的求职者设计。课程围绕数据结构与算法（DSA）在分析场景中的应用，通过“分析方向真题解析+DSA实战训练+面试技巧指导”模式，帮助学员掌握数据分析岗位常考的DSA知识点（如数据处理算法、统计分析模型），熟悉面试中数据案例分析、业务问题拆解的思路，提升用DSA解决实际分析问题的能力，轻松应对大厂数据科学分析岗面试，成功斩获心仪offer。

课程目录

*   01 机器学习从0到1 Introduction to Machine Learning/

  *   DS01 (296.79 MB)

  *   DS01答疑 (54.71 MB)

*   02 第2讲 Advanced SQL Syntax + Industry-Level Interview Questions on Hive/

  *   DS02 (305.00 MB)

  *   DS02答疑 (47.83 MB)

*   03 第3讲 SQL Mock Interview：Coding & Conceptual/

  *   DS03 (317.50 MB)

  *   DS03答疑 (69.66 MB)

*   04 第4讲 How is Python Assessed in Data Science/

  *   DS04 (317.03 MB)

  *   DS04答疑 (43.19 MB)

*   05 第5讲 How is Probability Theory Assessed in Data Science/

  *   DS05 (318.37 MB)

  *   DS05答疑 (50.57 MB)

*   06 第6讲 How is Mathematical Statistics Assessed in Data Science/

  *   DS06 (314.74 MB)

  *   DS06答疑 (28.38 MB)

*   07 第7讲 The Art of AB Testing Fundamentals and Principles/

  *   DS07 (299.52 MB)

  *   DS07答疑 (20.94 MB)

*   08 第8讲 The Art of AB Testing Interview Practicum/

  *   DS08 (249.63 MB)

  *   DS08答疑 (166.92 MB)

*   09 第9讲 How is Data Processing Assessed in Data Science/

  *   DS09 (323.62 MB)

  *   DS09答疑 (46.52 MB)

*   10 第10讲 How is Machine Learning Assessed in Data Science/

  *   DS10 (287.85 MB)

  *   DS10答疑 (16.93 MB)

*   10 第11讲 Data Scientist Case Interview（Universal Analysis Framework)/

  *   DS11 (305.43 MB)

  *   DS11疑问 (5.24 MB)

*   12 第12讲 Data Scientist Case Interview（Comprehensive Mock Interview)/

  *   DS12 (274.24 MB)

  *   DS12疑问 (52.93 MB)