京东数据科学家
社招全职3年以上数据分析师岗地点：北京状态：招聘
工作描述
任职要求 1. 硕士及以上学历，统计学、数学、计算机科学、数据科学等相关专业，具备 3 年以上电商行业数据科学、数据分析相关工作经验者优先； 2. 精通 Python、SQL、R 等，熟练运用 Pandas、NumPy、Scikit-learn等，具备良好的逻辑思维和数据敏感度，能够将复杂的数据分析结果以直观易懂的方式呈现给非技术背景的业务团队和管理层； 3. 掌握因果推断、运筹优化等量化分析方法，了解数据挖掘、机器学习…
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包括英文材料
学历+
数据科学+
https://roadmap.sh/ai-data-scientist
Step by step roadmap guide to becoming an AI and Data Scientist
数据分析+
[英文] Data Analyst Roadmap
https://roadmap.sh/data-analyst
Step by step guide to becoming an Data Analyst in 2025
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.
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.
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.
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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