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@hanxiaoyang 2016-09-20T10:06:58.000000Z 字数 1552 阅读 1769

数据培训调查

未分类


大数据时代,数据科学家是站在金字塔尖的高端人才,当硅谷越来越多的公司需要数据相关人才,你是否已经准备好?面临就业的你,是否已经意识到自己能力与企业需求之前的差异?

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Q1:您所在的城市是?
________

Q2:您的Email是?
________

Q3:您的年级或是否工作
□ 大三
□ 大四
□ 研一
□ 研二
□ 研三
□ 博士及以上
□ 已工作
□ 其他

Q4:如果您是学生,您的学校是?
________

Q5:您的专业/学习/研究方向是?
□ 文科相关
□ 商科
□ 理科(math, physics, etc...)
□ 工科
□ 其他__________

Q6:是否有熟悉的编程语言
□ 是,包括_
□ 否
□ 其他__________

Q7:是否对数据科学有一定的了解
□ 完全不了解
□ 知道基本的数据处理与存储(MySQL, MongoDB, redis, Hadoop, Spark...)
□ 了解基本的机器学习/深度学习算法
□ 比较熟悉数据,做过数据和应用相关的项目
□ 其他__________

Q8:您希望从事的工作方向是?
□ 软件开发
□ 大数据开发(ETL, Haddop, Spark, Storm, etc...)
□ 数据分析(Data analysis)
□ 数据挖掘/机器学习算法(Data Mining/ Machine Learning/ Algorithm)
□ 其他__________

Q9:如果参加数据科学的培训课程,你会选择哪些模块?
□ 软件工程 版本管理工具: Git, SVNBug跟踪工具: Bugzilla基本的Java概念常用数据结构常用算法性能分析 (渐近分析, 硬件局限, 索引, etc.)常用设计模式
□ Linux系统使用 基本的Shell命令管道和定向输出基本概念 探索 (head, tail, more, less, grep)转换 (sed, awk, cut, tr, sort, join)任务安排 (cron, watch)可视化 (gnuplot) 正则表达式
□ 大数据 MapReduce原理(Hadoop)分布式数据存储(HDFS, Cassandra, HBase)Hadoop Ecosysytem (Pig, Hive, HBase, Flume, Sqoop, etc.)实时数据处理(Spark, Storm, Shark)分布式机器学习Hadoop集群部署管理JVM优化
□ 数据存储 SQL (Postgres, MySQL)NoSQL 文档类(MongoDB, CouchDB)图类(Neo4j)Key-Value (Redis, Voldemort)文件系统和文本
□ 可视化 语法图形(ggplot2, Bokeh)交互性(Javascript, D3.js, HTML)地理和地图图表和图形(matplotlib)
□ 数据挖掘/机器学习/深度学习相关算法知识
□ 数据分析与机器学习算法应用实际案例(比如Kaggle案例分析)

Q10:如果参加数据科学家的培训课程,你希望什么时间上课?
□ 周一到周五晚上
□ 周六周日白天
□ 周一到周五白天
□ 周六周日晚上
□ 不在意

Q11:如果参加数据科学的培训课程,你渴望是什么方式授课?
□ 多一些算法详解,留作业课后动手实践
□ 算法讲述后带案例实践
□ 纯案例实践(可用于简历项目补充)
□ 附加面试常见问题与解答
□ 其他要求__________

Q12:如果参加数据科学的培训课程,每次课是2小时,你认为费用多少合理?
□ 200元以内
□ 200元~500元
□ 与其余培训机构差不多即可
□ 不介意,只要培训效果好即可
□ 自己填_______

Q13:如果参加数据科学家的培训课程,你希望听哪一类讲师讲课?
□ 国内外互联网公司讲师
□ 美国高校对应方向PHD
□ 学校讲师
□ 只要实践经验丰富都可以

Q14:对于数据科学家的培训,您还有其他什么要求?
________

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