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SUMMARY:AI聘 -SQL刷题集训营（第八讲）
DESCRIPTION:主题介绍： \n\n         我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据，这些数据来源于数据库，那么怎么合理从数据库存取数据？如何理解表之间的关系？怎么取到自己想要的特定的数据？这些数据选择问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过 SQL 解决的，所以 SQL 是数据分析的最基础的技能，也是求职数据分析师、商业分析师等职位最关键的技能之一。那么如何短时间高效率提高SQL面试水平？ \n在数据类岗位面试中（数据分析师，商业分析师）都会考察数据库Database，SQL等相关题目，在Online Assessment中也少不了SQL的考察。 尤其是商科，文科，学经济与Finance等转行的同学，又或者学习Engineering的同学，如果之前没有遇到过类似的棘手面试题，针对数据库相关题目，我们如何高效地复习刷题呢？为帮助大家更好备战面试，AI聘讲通过一系列讲座由浅入深和大家一起来逐个探究Database、SQL相关题目，分析解题思路，提升解题效率。 \n适合人群： \n\n        1）正在找数据类分析类工作的小伙伴\n        2）正在备战面试数据岗\n        3）希望了解Database如何复习\n        4）了解SQL刷题经验
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CATEGORIES:直播讲座
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SUMMARY:AI聘 WEBINAR：薪酬谈判中如何评估薪资待遇的高低？
DESCRIPTION:主题简介： \n在求职过程中，除了对于行业、公司的选择之外，薪资待遇是大家最关心的因素。通常情况下在正式发放offer之前，招聘人员通常会和符合条件的求职者有一个沟通的过程，这其中就会涉及到这个岗位计划给到的薪资水平、福利待遇等。这个环节也是求职者争取自己最大利益的重要一环，我们通常称之为薪酬谈判。这讨论薪酬的过程中，由于行业、岗位差异，以及薪酬的结构和组成的差异，往往让求职者无法非常直观的进行横向比较，容易造成判断上的不确定性。那么应该如何评估薪酬待遇的高低，我们应该注意哪些因素呢？ \n本期讲座，我们邀请到了资深人力资源专家和行业导师，来为大家解读科技行业薪酬待遇的组成，以及可能会影响薪酬待遇的因素，指导大家在薪酬谈判的过程中如何为争取最优的待遇和利益。 \n您将会学习到内容： \n1）美国科技公司的薪酬体系会包含哪些内容？\n2）如何对薪酬待遇进行横向比较？\n3）如何在薪酬谈判中争取最大利益？\n4）会有哪些因素影响到你的薪资定位？
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SUMMARY:AI聘 -SQL刷题集训营（第九讲）
DESCRIPTION:主题介绍： \n\n         我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据，这些数据来源于数据库，那么怎么合理从数据库存取数据？如何理解表之间的关系？怎么取到自己想要的特定的数据？这些数据选择问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过 SQL 解决的，所以 SQL 是数据分析的最基础的技能，也是求职数据分析师、商业分析师等职位最关键的技能之一。那么如何短时间高效率提高SQL面试水平？ \n在数据类岗位面试中（数据分析师，商业分析师）都会考察数据库Database，SQL等相关题目，在Online Assessment中也少不了SQL的考察。 尤其是商科，文科，学经济与Finance等转行的同学，又或者学习Engineering的同学，如果之前没有遇到过类似的棘手面试题，针对数据库相关题目，我们如何高效地复习刷题呢？为帮助大家更好备战面试，AI聘讲通过一系列讲座由浅入深和大家一起来逐个探究Database、SQL相关题目，分析解题思路，提升解题效率。 \n适合人群： \n\n        1）正在找数据类分析类工作的小伙伴\n        2）正在备战面试数据岗\n        3）希望了解Database如何复习\n        4）了解SQL刷题经验
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SUMMARY:AI聘 WEBINAR：如何从数据分析师跳槽成为数据科学家？
DESCRIPTION:主题简介： \n数据分析师（Data Analyst）和数据科学家（Data Scientist）是常见的数据类岗位，也是目前市场上需求比较大的数据类岗位，但是两类岗位的技术要求和薪资待遇却有着非常大的差距。很多求职者都希望能够转行成为数据科学家，很多数据类专业的毕业生也将数据科学家作为自己毕业的求职方向，然而在面试中却屡屡碰壁。那么，数据分析师和数据科学家的岗位要求和技术差距在哪儿？如何才能够从一名数据分析师，跳槽成为一名数据科学家呢？ \n本期讲座，我们邀请到了资深数据科学家来为大家解读数据科学家的岗位功能、技术要求，以及不同数据岗位对求职者的背景要求差异，为大家求职数据科学家提供专业的指导建议。 \n您将会学习到的知识： \n1）数据分析师和数据科学家的技术要求有什么不同？\n2）数据分析师和数据科学家的薪酬待遇差距有多大？\n3）从数据分析师到数据科学家需要补充哪些技能？\n4）跳槽成为数据科学家还需要做哪些准备？如何选择时机？
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SUMMARY:AI聘 -SQL刷题集训营（第十讲）
DESCRIPTION:主题介绍： \n\n         我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据，这些数据来源于数据库，那么怎么合理从数据库存取数据？如何理解表之间的关系？怎么取到自己想要的特定的数据？这些数据选择问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过 SQL 解决的，所以 SQL 是数据分析的最基础的技能，也是求职数据分析师、商业分析师等职位最关键的技能之一。那么如何短时间高效率提高SQL面试水平？ \n在数据类岗位面试中（数据分析师，商业分析师）都会考察数据库Database，SQL等相关题目，在Online Assessment中也少不了SQL的考察。 尤其是商科，文科，学经济与Finance等转行的同学，又或者学习Engineering的同学，如果之前没有遇到过类似的棘手面试题，针对数据库相关题目，我们如何高效地复习刷题呢？为帮助大家更好备战面试，AI聘讲通过一系列讲座由浅入深和大家一起来逐个探究Database、SQL相关题目，分析解题思路，提升解题效率。 \n适合人群： \n\n        1）正在找数据类分析类工作的小伙伴\n        2）正在备战面试数据岗\n        3）希望了解Database如何复习\n        4）了解SQL刷题经验
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SUMMARY:AI聘 WEBINAR：HeathCare行业数据类岗位面试考什么？
DESCRIPTION:主题简介： \n随着数据分析在行业应用中的日益扩展和深入，数据类岗位的需求也越来越大。尤其是在经历了2年之久的COVID疫情之后，Health Care行业的发展进一步加速，对于数据类岗位在Health Care行业的设置也愈加广泛。那么在HealthCare领域有哪些数据类岗位的设置，对于技能要求和其他行业又有哪些差别？对于求职者的背景有哪些特殊的要求？ \n本期讲座，我们邀请到了资深行业导师来为大家解读数据类岗位在Health Care行业的设置，以及行业中数据类岗位面试的特点和技术要求，为大家备战数据岗位面试提供专业的建议。 \n您将会学习到的内容： \n1）Health Care领域有哪些数据类岗位？\n2）Health Care数据岗位对求职者背景有哪些要求？\n3）Health Care数据岗位的技术版块有哪些特别要求？\n4）如何备战Health Care行业的数据岗位面试？
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SUMMARY:AI聘 WEBINAR：如何应对技术岗面试中Product Sense的考察？
DESCRIPTION:主题简介： \n在技术类岗位面试中，面试官为了测试你判断并解决实际产品问题的能力，查看你对公司产品和业务的熟悉程度， 评估你所提出的解决方案的实用性，经常会涉及到Product Sense问题的考察。对于转行的求职者，或者是刚毕业缺少相关行业经验的求职者，这个环节往往成为了难以逾越的痛点。那么在遇到Product Sense的面试时候，我们应该如何提前准备，又有哪些注意事项呢？ \n本期讲座，我们邀请到了资深行业导师，结合实际案例为大家分析Product Sense的考查内容和形式，以及如何准备Product Sense面试提供专业的指导和建议。 \n您将会学习到的内容：\n1）技术岗位面试考察Product Sense的目的是什么？\n2）面试中的Product Sense会包含什么内容?\n3）缺乏行业背景的求职者该如何提升Product Sense？\n4）面试前我们应如何针对Product Sense做准备？
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