腾讯数据科学工程师-AB实验/因果推断
社招全职2年以上TAB实验中台技术地点：深圳状态：招聘♡ 收藏
工作描述
任职要求 1.统计学、数学、计算机、经济学等相关专业本科及以上学历，扎实掌握假设检验、回归分析、贝叶斯方法等统计理论； 2.熟练使用Python/R/SQL至少一门编程语言，具备大规模数据处理与建模能力（如pandas、sklearn、PySpark等工具）； 3.熟悉AB实验原理与因果推断方法论，有游戏行业或互联网产品实验设计实操经验者优先； 4.具备大型项目开发经验或知名休闲游戏（如消除类、益智解谜类）调优项目经历者优先； 5.自驱力强，能主动发现问题并推动…
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包括英文材料
学历+
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
R+
[英文] R Tutorial
https://www.w3schools.com/r/
R is often used for statistical computing and graphical presentation to analyze and visualize data.
SQL+
https://liaoxuefeng.com/books/sql/introduction/index.html
什么是SQL？简单地说，SQL就是访问和处理关系数据库的计算机标准语言。
https://sqlbolt.com/
Learn SQL with simple, interactive exercises.
https://www.youtube.com/watch?v=p3qvj9hO_Bo
In this video we will cover everything you need to know about SQL in only 60 minutes.
Pandas+
[英文] 10 minutes to pandas
https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html
This is a short introduction to pandas, geared mainly for new users.
[英文] Cookbook - pandas
https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/cookbook.html#cookbook
This is a repository for short and sweet examples and links for useful pandas recipes.
https://www.kaggle.com/learn/pandas
Solve short hands-on challenges to perfect your data manipulation skills.
https://www.youtube.com/watch?v=2uvysYbKdjM
I'm super excited for this one. We're doing another complete Python Pandas tutorial walkthrough.
https://www.youtube.com/watch?v=Mdq1WWSdUtw
Filtering, Joins, Indexing, Data Cleaning, Visualizations
Scikit-learn+
https://www.ibm.com/think/topics/scikit-learn
Scikit-learn, or sklearn, is an open source project and one of the most used machine learning (ML) libraries today.
https://www.youtube.com/watch?v=SIEaLBXr0rk
Today we to a crash course on Scikit-Learn, the go-to library in Python when it comes to traditional machine learning algorithms (i.e., not deep learning).
因果推断+
https://web.stanford.edu/~swager/causal_inf_book.pdf
How best to understand and characterize causality is an age-old question in philosophy.
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