庄晓天
北京
亚马逊科学家,美国大学博士
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  • 职场人必备的数据分析技能速成

    我们生活在这个数据时代,无论是市场,销售,营销,还是自主创业和自媒体运营,每天都会产生大量的商业数据。你可能不是统计学家,不是工科男,甚至可能面对杂乱无章的数据一筹莫展,但仍然在工作中需要从数据中提取想要的信息,获得想要的结论。 我可以帮助你从零基础成为优秀的数据分析师,应用朴素实用的统计方法和软件,快速提炼最关键的信息,让你不再为了一堆数据而发愁或是请朋友帮忙。我的博士主修即为应用统计,熟练掌握多种统计软件,并且在工作中积累了大量的实战经验,会与你分享最实用的统计方法和最便捷的数据分析软件。 如果你有了一些数据分析的经验,我会帮助你成为更优秀的数据分析师;如果你是跨专业的零基础新人,我会用最通俗的语言和朴实的案例,让你迅速上手成为数据分析师。我的话题包括以下主要内容: 数据分析的基本知识以及最常用的5个基本统计指标; 常用的数据分析软件的使用,如excel, spss, minitab; 结合你的业务场景,拓展实用的统计知识和分析方法。

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  • 深刻改变世界的供应链与物流

    电子商务深深的改变了我们的生活,其中先进的供应链-仓储-物流体系则是电商最核心的部分。在美国,伴随着西雅图和硅谷的科技公司崛起,二十年来的供应链-仓储-物流技术飞速发展,从最早的手工分拣,到仓储机器人全自动拣货;从依靠人工经验选择包装材料,到智能看板自动推荐最优包装材料;从依靠司机经验选择配送路线,到全路链自动推送配送路线。每一次改变都是一次革命,都伴随着创造力的产生和经验教训的积累。  

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  • 如何从数据分析师迈向数据科学家

    大数据时代,数据分析、数据科学似乎成了整个社会在热炒的风口专业,作为互联网科技和商务公司的数据分析师,除了每天流转于ETL、excel的各种透视表,以及各种报表之外,如何更深一步的了解数据背后的规律,如何解释数据呈现的商业指标,如何从众多分析师中脱颖而出,或许正困扰着很多企业的数据分析师。 如果你希望提高自己,从数据分析师迈向数据科学家,我可以从理论到实践的为你提供帮助。我的博士主修即为应用统计,擅长采样理论,数据挖掘和试验设计;与此同时,两家外企的工作经验让我认识了很多顶级的数据科学家,了解了他们的职业发展和成功秘诀,同时为自己团队也培养了多名优秀的数据科学家,见证了他们从数据分析师到数据科学家的成长。 我的话题包括以下主要内容: 顶级互联网公司对数据科学家的期望; 数据科学家必备的5大技能; 如何根据自己目前的业务场景,寻求第一个突破点,推倒迈向数据科学的多米诺骨牌。

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  • 互联网公司数据达人,你也可以!

    【此话题为远程话题,学员可通过在行的语音功能完成和行家的约谈。】 互联网的时代,大数据的世界,无论我们身在北上广,还是其他城市;无论我们从事互联网行业还是传统行业,我们的工作和生活每天都在大数据的包围中互联着。 如果你对销售、市场、自媒体、运营、电商、物流等数据背后的奥妙感兴趣,但确是零基础的跨专业的新人: 我会用最通俗的语言让你理解统计概念,用最朴实的案例帮你迅速掌握应用软件(如 Excel, SPSS, Minitab),让你迅速上手成为数据分析师,摆脱数据的困扰。 如果你有数据相关的工作经验,但苦于没有科学完整的体系和方法: 我可以帮助你结合理论,并从业务中整理归纳出数据分析的体系和方法,帮助你应用朴素实用的统计方法和软件解决问题,并给出理论依据的解答,摆脱只会用软件,不会解释结果的困扰。 如果你想深入研究,了解数据分析师必备的四大基本技能,并期望成为优秀的数据分析师: 我可以帮你拓展统计优化理论,并且结合我在工作中积累的大量的实战经验,与你分享最实用的统计方法模型和最便捷的数据分析工具。 如果你想了解国内外顶级互联网公司对于数据分析师、数据科学家的要求和培养成长之路: 我可以向你介绍公司对于数据分析师、数据工程师、数据挖掘工程师以及数据科学家的定位和要求,用亲身的经验和经历向你介绍优秀的数据分析师、数据科学家的成长之路。 如果你想评估自己目前的数据分析技能的积累,并了解与你一起奋战在其他互联网公司的小伙伴: 我可以向你介绍我团队中的小伙伴以及其他互联网公司朋友的成长历程和发展状况,让你感觉到你不是一个人在战斗,永远不会独行。 我有兴趣,有热情;也有积淀,有经验。希望帮助并结实有共同理想的你们。

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  • 求职:从应届生到职场数据达人的三部曲

    伴随着互联网和大数据时代的来临,很多刚刚毕业的同学都有兴趣成为一名能敏锐发掘数据和洞悉业务逻辑的职场数据分析师。 我从事数据科学工作多年,调研过百度、阿里、滴滴、美团和58同城等多家互联网公司的数据分析岗位的面试招聘流程;作为面试官和宣讲人,我参与过多次校招,面试过数百名不同专业的本科、硕士和博士毕业生,同时也感受到很多同学都遇到如下困惑: 我想摆脱数据分析领域职场小白的角色,快速成为同事和客户信赖的数据分析师,我该怎么办? 我想把自己上课所学和论文研究中擅长的理论成功的应用在工作中,我该怎么做? 我该如何选择适合自己职业发展的企业,外企or民营,上市or初创,哪类企业更加适合我? 我如何做才能提高自己面试数据分析岗位的成功率,多拿offer? 加入一个新公司,我该如何规划适合自己的发展路线? 面对以上困惑,我有很多个人的经验想与毕业的同学分享,比如,如何用一份闪亮的简历吸引用人公司的注意;如何在电话面试或第一次面试中争取到进入面试Loop的机会;如何站在用人公司的角度换位思考,将自己的才华有效展示,从而打动面试官赢得青睐;入职后如何在团队中找准自己的定位,学习并展示自己的能力和潜力;如何选择合适自己的老板,规划属于自己的职业发展路线

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  • 【数据分析师/科学家】模拟面试和指导

    我从事数据科学工作多年,调研过百度、阿里、滴滴、美团、58同城、猎聘等多家互联网公司的数据分析师/科学家/数据挖掘工程师/算法工程师等岗位的面试招聘流程,涉及行业包括电商、广告、供应链、物流、互联网金融、O2O、教育、快消等多个行业;作为校招宣讲人,我参与过多次校园招聘,面试过不同专业的本科、硕士和博士毕业生;作为亚马逊在中国的数据科学面试官,我面试过百余名不同学历和工作背景的候选人。 本话题旨在帮助想要成为数据分析师或者想要跳槽成为高级数据分析师/数据科学家的朋友: 帮你梳理清楚属于自己的数据分析方向和发展路线。 结合自身的背景,帮你参考合适的数据分析领域或公司。 帮你审阅求职简历,从面试官的角度给出参考意见和建议。 帮你进行模拟一对一数据分析师/数据科学家面试,洞悉优势与不足。 [备注说明] 请准备求职的简历,在见面前1~2天将简历发到我的邮箱。 话题内容和时间安排大概包括:1)简历的建议和反馈(15分钟);2)背景了解(10分钟);3)模拟面试(50分钟);4)面试反馈(20分钟);5)行业方向和发展路线咨询(25分钟)。 本课程为一对一专属订制,暂不接受外带多人来听课。 欢迎有想法有热情的朋友,下一个数据大咖,就是你!

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  • 海归回国就业指导

    【在行提示:此话题为远程话题,学员将通过在行的语音功能完成和行家的约谈】 “从2008年到2018年,海归学生的数量从每年10万增长到每年60万” 作为十几年前的老留学生,“飞跃重洋,海外求学”曾经给我们带来了无限的激动和荣耀,海外求学生活的经历也深深的镌刻在我们的青春记忆中。归国后,随着互联网时代的到来,我又有幸跟着国内外顶级的互联网公司一同成长并见证着属于中国的一个又一个奇迹。 而今越来越多的精英留学生,在经历了中美文化的洗礼之后,带着梦想回到国内,想要开启属于自己的职业生涯。 我,从美国留学,到外企工作,再到民企打拼;从刚毕业的博士生,到数据科学家,再到数据总监,我经历了完整的职业生涯蜕变和海归落地的心路历程。在这一路上,作为面试官和宣讲人,我参与过多次校招,面试过数百名不同专业的海归本科、硕士和博士,也指导了数十位海归同学,在归国起步的几年中,帮助他们拨开归国职场中的那些迷雾: 国内公司最看重哪些方面,我如何能在毕业前做好准备,在面试求职中占据先发优势? 和国内院校的同学比较,我们彼此的优劣势在哪,如何能在争取实习和工作机会当中扬长避短,赢的机会? 国内民企、初创、外企、国企的氛围和文化分别是怎样的,我该如何选择,一旦选择后发现和理想中的不一致,我该怎么办? 国内互联网行业的下一个风口在哪里,我该如何选择一个既适合我又有前瞻性的行业?

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行家自述

如果你刚刚踏入数据分析领域,对于业内所需要的技能、Top互联网公司的任职要求以及职业路线规划感兴趣;如果你已经是一名数据分析师,但不满足于现状,亦或想继续深入成为优秀的数据科学家;如果你是一个互联网公司数据团队的负责人,在发展中遇到困惑,想了解国外顶级互联网的经验;我可以用我自己的理论知识积淀和项目实战经验,帮你规划数据分析师到数据科学家的职业发展路线,帮你针对具体项目场景,梳理数据工作的流程,提炼关键信息,选择精度与效率最优的方法,并用应用统计的方法评估结果,提供完整的解决方案,并保持联系和跟进。 作为【在行】的百单行家,在过去的一年半期间: 指导了数十名应届毕业生的职业选择、自我定位、简历制作和面试技巧,带领职场新人进入大数据领域; 帮助了多名处于事业上升期的数据分析师转型成为数据科学家,遍布电商、金融、消费、制造、教育等多个领域; 辅助数十名创业者和投资人深入详细的对了零售、电商、供应链和物流进行剖析和研究,为创业和投资出谋划策; 我:庄晓天,资深数据优化科学家,美国亚利桑那州立大学博士。 精通应用统计,机器学习和数据挖掘,运筹优化理论,曾在国际SCI期刊、会议发表十余篇论文,对基于不确定性因素的产品优化设计领域的研究至今仍处于业界领先水平,具有扎实的理论基础;历任美国装备制造业领军企业Caterpillar质量可靠性工程师,IBM全球企业咨询服务部咨询顾问,亚马逊中国科学家团队经理,亚马逊全球供应链技术部高级科学家,对互联网,电子商务,客户标签和行为,供应链仓储物流的海外先进技术有深入研究,同时对在中国业务的本地化有着丰富的经验。 曾作为IBM的数据咨询顾问,为某制造+快消行业龙头企业提供战略转型和IT规划的咨询服务。 曾带领亚马逊科学家团队,完成了亚马逊物流网络构建、城市干线车辆资源优化、配送路径效率优化和电商包装材料的设计优化等多个重大项目。 作为亚马逊美国的高级科学家,参与亚马逊全球拓扑网络和运营中心的最优化设计,亚马逊KIVA运营中心的货架最优化设计以及未来客户行为和订单预测等多个核心项目和算法,并多次在亚马逊科学家大会上发表演讲。   论文链接: [1] Enhancing product robustness in reliability-based design optimization [2] A Sequential Sampling Strategy to Improve Reliability-Based Design Optimization With Implicit Constraint Functions [3] Sequential optimization with particle splitting-based reliability assessment for engineering design under uncertainties [4] Product design optimization with simulation-based reliability analysis [5] Epistemic uncertainty in reliability-based design optimization [6] Robustness and reliability consideration in product design optimization under uncertainty [7] The ADT evaluation method based on MCMC [8] A multi-objective Memetic algorithm for RBDO and robust design

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