六招小技巧,教你斩获数据科学面试

六招小技巧,教你斩获数据科学面试

数据科学非常炙手可热,所以数据科学家职位的需求量也很大。如果你想从事这个职业,要想成功拿下offer,必须为面试做足准备。

你是否正在面试你的第一份数据科学工作?提前了解下面这些技巧,对你来说只有好处,没有坏处。本文将为你提供六招技巧,帮助你在数据科学家面试中取得好成绩,成功拿下offer!如果你想了解更多数据分析相关内容,可以阅读以下这些文章:
揭秘 10 大数据科学术语(面试中最常见问题)
数据科学家面试,我被问到这六个问题
算法基础——10个常见编程面试题
如何征服数据科学面试中的Python编程考试

1 研究工作概况及公司

职位的简介和你要面试的公司可以帮助你了解情况。

例如,如果面试官提到公司正在寻找可以“利用深度学习技术”或类似技术的人,那么事先复习这些概念可能会帮到你。

Photo from Unsplash by Mapbox

准备好这些知识可以为面试官展示你为该职位的面试做了多少准备,并确保在面试期间不会手足无措!如果他们在招聘更高级的职位而不是入门级职位,请不要在简历中提及任何实习或较低级别的职位。

提前研究这些信息可以确保双方都了解面试过程中的所有期望。这样,就不会因为失误或者误解导致面试失败。

2 练习商业案例问题

商业案例问题可能是最常见的面试问题之一。这类问题要求候选人拥有批判性思维,同时掌握数据类知识,也是面试官衡量候选人是否适合此类职位的好方法。

如果可以的话,试着和熟悉数据科学的人一起练习,这样你就会知道你的问题出现在哪里。这将有助于增强你在实际面试过程中的信心,并让你在与其他候选人的竞争中占据优势。

一些常见的商业案例问题包括:

  • 如何识别信用卡数据集中的欺诈活动?
  • 降低电话公司用户流失率的策略有哪些?
  • 如果你是一家新网络零售商的 CEO。假设没有销售数据,你可以使用哪三种方法来确定哪些产品应该加入库存?

能够快速回答这些问题可以向面试官表明,你有批判性思考能力,并且可以将数据科学知识应用到实际操作中。 

如果你觉得直接回答问题不太真实,不用担心!你可以花一些时间提出潜在的解决方案,这样看起来会更真实一些。但是,要确保在面试过程中不要带有排练痕迹。

3 精心制作的简历

简历通常是候选人给面试官的第一印象,因此要准确地展现你的技能和经验,这点非常重要。确保简历包含你使用数据科学技术完成的所有项目!

  • 例如,你是否参与过使用机器学习算法的项目?

可以的话,在简历的“技能”部分添加这些信息——只要确保不要过度使用专业术语。这将有助于告诉面试官你正在寻找什么样的职位,同时也能展示你最近的成就。

  • 是否有与申请职位直接相关的实习经历?

如果有的话,请一定要提到这些。因为这些经历可以展现你的主动性和兴趣,让你脱颖而出。

简历也是突出你所掌握的通用技能的好地方,例如沟通、解决问题和数据分析能力。雇主想要的是那些能够马上上手的人,所以用具体的例子可以更好地展示技能。

请务必仔细阅读招聘信息,并相应地调整你的简历。这样,你就可以确保简历突出所有符合雇主需求的相关经验和技能。 

精心制作简历是候选人成功拿到offer的重要原因!

4 练习机器学习、统计和建模问题

许多数据科学家的面试问题都要求候选人在机器学习、统计和建模方面有扎实的基础。如果你不太了解些话题,一定要提前做好准备。你可以尝试解决在线测验问题或通过教程学习。这将有助于你更好地了解这些话题,以及话题与数据科学的关系。

在准备面试时,一定要复习你可能需要了解的数学话题!这样,和其他不熟悉这类材料的候选人相比,你会更占优势。

一些常见的机器学习和统计问题包括:

  • 什么是高斯分布(Gaussian distribution)
  • 如何计算数据集的方差和标准差?
  • 什么是线性回归算法?
  • 强化学习算法都有哪些?

如果你不知道这些问题的答案,不要慌张!坦诚相待,承认你不知道答案比现场瞎编更好。如果你能表现出愿意学习新事物的态度,也会给面试官留下更深的印象。

记住,准备数据科学家面试的最佳方法是尽可能多地练习问题!这将有助于增加你成功拿下offer的机会。

5 复习容易混淆的数据科学术语

为了证明你作为数据科学家的价值,你需要了解一些术语。

虽然一开始可能会感觉晕头转向,但下面这些术语在面试和求职中非常常见。复习这些术语也有助于提高您的数据科学知识的整体认知!

一些容易混淆的术语包括:

  • 1. 回归(Regression):该技术根据观察历史数据预测未来值。在市场营销中,这项技术经常用于确定不同的因素(如价格或广告)如何影响顾客行为。  
  • 2. 聚类(Clustering):技术根据对象的相似性进行分组。这些技术在了解大型数据集时很有用,因为它可以帮助数据科学家识别模式和趋势。
  • 3. 神经网络(Neural networks):机器学习算法激发人工智能发展,可以通过示例进行学习,经常用于图像识别或自然语言处理等任务。 

了解这些术语——以及其他类似术语——不仅能让你在面试中更加自信,而且还能提高你对该领域的整体认知。

如果你不知道这些术语的含义,可以在面试前做些调查,网上就有很多资源。

6 了解数据科学项目细节

如果可以,一定要谈到与申请职位相关的项目或论文!

例如,如果你在一家科技公司面试,并提到了你在机器学习应用上的一些工作,面试官可能会问你更多的细节。你可以借此机会陈述与公司需求相匹配的技能和经验。

例如,你可以说:

“我最近在 Acme Inc 工作,我开发了一种预测股价的算法,已经在《金融季刊》发表了。”

这表明你对自己的工作充满热情,在数据科学方面有天赋,并且可以将掌握的知识应用到实际操作中!  

如果这个问题没有很自然地出现在面试中,那么一定要找个时机,引出这个问题!

最好不要直接问面试官想不想知道,要让感兴趣地面试官主动提出。

准备好谈论过去做过的项目细节,并向面试官展示你从中学到了什么。这是向面试官展示你拥有这份工作所需的技能和经验的好方法!

祝你面试成功!

简而言之,准备数据科学家面试是一项艰巨的任务。但是,遵循上述提示可以增加你的自信心,以更优地方式处理遇到的问题!感谢你的阅读!你还可以订阅我们的YouTube频道,观看大量数据科学相关公开课:https://www.youtube.com/channel/UCa8NLpvi70mHVsW4J_x9OeQ;在LinkedIn上关注我们,扩展你的人际网络!https://www.linkedin.com/company/dataapplab/

原文作者:Andrew Lombarti
翻译作者:Lia
美工编辑:过儿
校对审稿:Jiawei Tong
原文链接:https://towardsdatascience.com/6-helpful-tips-for-acing-your-data-science-interview-d6ec2a7a86ba