全文共2585字，預計學習時長8分鐘

全文共2585字，預計學習時長8分鐘

圖源：Pexels

不少同學在求職過程中都會犯“筆試高分升起，面試低分落榜”的錯誤。

有些人天生不擅長面試，不懂得如何去做；有些人筆試高分，自以為勝券在握，結果遭遇面試滑鐵盧。不管是哪種情況的同學，都可以參考小芯為大家整理的“求職必勝法寶”系列喲~多少還是能獲得些收獲滴~

本文將主要針對為數(shù)據(jù)科學面試苦惱著的小伙伴，深入三個話題——來更新你的領英檔案，找到一名導師和建立自己的作品集，分享一些在研究數(shù)據(jù)科學面試時總結的方法經(jīng)驗。

Ps：如果能找到數(shù)據(jù)科學行業(yè)人士作為導師，并在參加公司面試前，主動聯(lián)系他/她看看面試流程可能是什么樣的，那就更棒啦！

與職業(yè)道路相匹配的崗位描述 弄清自己究竟在找尋怎樣的工作類型以及自己最感興趣的點。絕大多數(shù)技術面試的問題都和特定的崗位工作內(nèi)容相關，所以適當?shù)蒯槍δ骋痪唧w職位進行準備便足夠了。

圖源：Pexels

數(shù)據(jù)科學家的職責很難定義，但是Airbnb成功地將數(shù)據(jù)科學家這一類型分成了3個不同的方向。

1. 分析方向：定義和監(jiān)控指標，創(chuàng)建數(shù)據(jù)敘述并構建工具

2. 算法方向：建立并解釋為數(shù)據(jù)產(chǎn)品提供支持的算法

3. 推理方向：與統(tǒng)計學建立因果關系 大數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)工程師是相同的，都負責將機器學習模型投入生產(chǎn)。 他們與數(shù)據(jù)科學家一道工作，以確保模型可擴展，并可以按需提供分析和預測。通常，數(shù)據(jù)工程的相關職位需要SQL和強大的數(shù)據(jù)庫技能，因此在申請之前，請確保自己已掌握一些SQL基礎。 數(shù)據(jù)工程師擁有的另一項常見技能是python pandas庫。

選擇職業(yè)道路可能是件很困難的事，因此，為自己制定一個3-5年的計劃可能會使人對想要開始工作的公司和職位有一個較好的心態(tài)。選擇能吸引自己的數(shù)據(jù)科學風格很重要。根據(jù)所決定的路線不同，學習的內(nèi)容和將被問到的問題也會有所不同。

不要忘記從前的經(jīng)驗，將這些經(jīng)驗與崗位職責結合起來。 告訴面試官以前的技能會在將來有什么幫助。曾經(jīng)，筆者想離開金融業(yè)，不做任何與金融相關的事情。但是我錯了。從事財務咨詢工作使我能夠理解復雜的概念，并將這些概念傳達給我們的客戶。

行為面試

在確定了要申請的工作并上交了簡歷和作品集之后，你可能有機會參加第一輪面試。這輪面試稱為行為面試。面試官通常是公司的人力資源代表，他們將決定是否要將你的簡歷遞交給數(shù)據(jù)科學團隊或招聘經(jīng)理。 在面試之前準備好電梯游說。確保自己能說出過去有助于你成為該職位理想人選的經(jīng)驗。 我通常會在面試之前研究職位要求清單，找到這些要求與我以前經(jīng)驗的共通之處，并告訴人力資源代表。 一些可能會被問到的行為面試問題：

1. 自我介紹——電梯游說

2. 告訴我你的一次失敗經(jīng)歷以及你從中學到了什么

3. 你的優(yōu)點和缺點——確保每個缺點都有相對應的優(yōu)點來克服

4. 在團隊項目時，你成功解決難題的一次經(jīng)歷 在行為面試之前，請牢記公司的文化和價值觀。

我注意到，大型公司特別關注有關團隊合作和與他人溝通的問題。而之于科技初創(chuàng)公司，我聽聞說話過于文雅反倒不好。兩種情況都有可能發(fā)生，因此可以通過Glassdoor and Indeed網(wǎng)站了解相關行為面試的評價。同樣，人力資源經(jīng)理很可能沒有技術背景。因此，溝通是關鍵。

統(tǒng)計學問題

如果沒有優(yōu)秀的統(tǒng)計知識基礎，就很難成為一名數(shù)據(jù)科學家。在數(shù)據(jù)科學面試中，需要準備好回答一些基本的統(tǒng)計學問題。 關于概率的問題在這輪面試中是很常見的。?什么是中心極限定理，為什么它如此重要？?什么是抽樣？你知道幾種抽樣方法？?I類錯誤和II類錯誤有什么區(qū)別？?什么是線性回歸？

編程部分— Python / SQL

面試官通常用兩種方法來測試你的編程技能。 第一種，要求運用理論而不使用代碼來解決編程問題，第二種是則是提供白板習題。 一些公司可能會要求你進行限時編程挑戰(zhàn)。編碼挑戰(zhàn)可能會在Hackerrank和 Codewars 這種網(wǎng)站上進行，因此請確保自己熟悉這兩個網(wǎng)站。 “在進行編程挑戰(zhàn)時，很重要的一點是，得記住公司并非總是在尋找‘正確的’解決方案。他們可能同時也關注代碼的可讀性，良好的設計，甚至是特定的最佳解決方案。”

其他建議

?緊跟數(shù)據(jù)科學和機器學習的最新趨勢。收聽相關播客一直是緊跟科學趨勢的絕佳方法。?參加會議和社交活動，以結識更多的人并吸引受眾。?繼續(xù)寫博客，這是分享你在任何涉及數(shù)據(jù)科學的主題上所做工作以及研究的好途徑。通過出版獲得關注，吸引更多讀者。?不要讓職位的地理位置局限你。 如果你對一家公司感興趣，而這家公司有多個辦公地點，但卻只在一個你不喜歡的地點招人，那就聯(lián)系這家公司的相關人員，看看他們是否在多個地方招人。

公司面試主題示例

西雅圖數(shù)據(jù)專家Seattle Data Guy分享了一些他面試研究指南上的問題，以及不同的公司側(cè)重的問題。 Airbnb——產(chǎn)品過剩，指標診斷，指標創(chuàng)建，A / B測試，大量的行為問題以及帶回民宿的物品。

Netflix ——產(chǎn)品感測問題，A / B測試，實驗設計，指標設計

Microsoft ——編程繁瑣，二叉樹遍歷，SQL，機器學習

Expedia ——產(chǎn)品，編程，SQL，產(chǎn)品意義，有關SVM的機器學習問題，回歸和決策樹

結語

總的來說，面試主要還是需要研究一下公司的文化和價值觀，看看自己是否適合該公司。 數(shù)據(jù)科學面試往往伴隨著很多壓力，充分的準備將有助于在面試中脫穎而出。 對于技術面試，請務必注意，問題是否正確并不重要，更重要的是嘗試解決問題的過程。我們不必期望正確地回答每個問題，但是對于每一個面試問題，都要形成有效傳遞的信息和思考過程，而不是急于回答。

另外，面試環(huán)節(jié)和面試問題都取決于所應聘的公司及申請的職位。

大家具體問題具體分析，靈活運用本文提到的幾點，相信理想的工作一定能被你拿下！加油！

圖源：Pexels

留言 點贊 關注

我們一起分享AI學習與發(fā)展的干貨

如需轉(zhuǎn)載，請后臺留言，遵守轉(zhuǎn)載規(guī)范