王建强
北京
资深数据科学家
评分: 10.0
响应率:
约聊人数: 10
  • 传统零售行业面临的大数据问题?

    -传统零售行业面对哪些数据问题?线上和线下零售应当关注哪些数据指标? - 零售业如何做用户画像和分层? - 零售业如何解决用户流失和召回的问题 以及如何计算用户长期价值? - 零售业的销售预测 和 库存预测怎么做,如何做季节性预测 以及新品上市预测? - 零售业如何测量产品的协同效果,如何做portfolio management ?

    ¥600
  • 如何成为数据科学家及数据科学家的进阶之路

    话题大纲: 数据类话题: 常用的数据分析流程有哪些? 群组分析,漏斗分析有哪些用处? 分析师需要哪些技能? 算法类: 常用的电商推荐算法有哪些 以及系统实现的案例? 常见推荐算法有哪些异同? 如何理解ab测试及其在算法調优中的应用? 职场类: 数据科学家 算法工程师需要哪些技能? 我想成为算法工程师,我要怎样准备?  

    ¥600
  • 如何做人工智能创业公司

    数据类话题: 初创公司在增长和用户运营上如何做到数据驱动? 群组分析,漏斗分析是什么以及他们有哪些用处? 如何理解ab测试及其在产品和运营上的应用? 算法类: 常见推荐算法有哪些异同? 常见电商跟广告推荐有哪些,以及系统如何实现? 计算机视觉和自然语言处理当前的行业动态如何,以及有哪些前瞻的落地场景? 如何看待短期人工智能技术的积累,以及可能的商用阈值?

    ¥600

行家自述

全美排名前十五的统计科学系博士毕业,多年数据科学及算法的研究以及系统搭建,曾在硅谷一线互联网公司惠普twitter, snapchat 负责广告算法,并在新锐独角兽公司stitch fix 负责电商推荐算法。 教育背景: 1999-2003年,中国科技大学管理学学士; 2003-2008年 依阿华州立大学统计学博士 项目经历: 2010年到2013年,我曾任惠普研究所 高级科学家,负责电子产品的定价战略跟产品线优化的统计模型; 2013-2015年任Twitter 广告组数据科学家,负责广告预测与广告排序算法; 2015-2018年任Stitch fix 一家已上市的推荐电商公司做数据科学算法负责人,snapchat滤镜广告组算法负责人; 项目经历: 2013-2015年在推特总部负责推特上原生广告的排序,ab测试, 点击率预测,系统调优,ROI 投入产出分析。 2015-2016年在stitch fix 一家已经上市的订阅电商平台带团队开发推荐算法,负责协同过滤,因子分解机,深度学习等模型的搭建,同时负责库存预测仿真; 2016-今 在snapchat 负责滤镜广告后台的点击率预估,广告排序定价 跟ab测试系统。 https://www.slideshare.net/JayCWang http://ai.51cto.com/art/201704/537778.htm https://www.linkedin.com/in/jay-jianqiang-wang-78a6726/

用户评价

暂无评价

暂时没有评价哦

常见问题

  • 「在行」能帮我做什么?
    展开
  • 如何开始使用「在行」?
    展开
  • 行家值得信赖吗?
    展开
  • 约见有什么规范?
    展开
选择约聊话题
传统零售行业面临的大数据问题?
如何成为数据科学家及数据科学家的进阶之路
如何做人工智能创业公司
选择约聊方式

推荐专题