滴滴国际事业群IBG（3）-数据分析实习生
实习兼职商分-数据科学地点：上海状态：招聘
工作描述
任职要求 1. QS50或985/211院校数学、统计、数据科学、计算机、经济等相关专业在校生或大四保研学生 2. 能够熟练使用SQL进行数据查询和开发，有Spark应用经验优先 3. 熟练掌握Python，熟悉常用库(pandas, numpy, scikit-lea…
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包括英文材料
数据科学+
https://roadmap.sh/ai-data-scientist
Step by step roadmap guide to becoming an AI and Data Scientist
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.
Spark+
[英文] Learning Spark Book
https://pages.databricks.com/rs/094-YMS-629/images/LearningSpark2.0.pdf
This new edition has been updated to reflect Apache Spark’s evolution through Spark 2.x and Spark 3.0, including its expanded ecosystem of built-in and external data sources, machine learning, and streaming technologies with which Spark is tightly integrated.
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.
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
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