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近年来，数据科学实现跨越式发展。因此，数据科学家的需求大幅增加，许多人转行从事该领域的工作。数据科学是一个跨学科领域，因此所需的技能并不集中在某个主题上。要想成为一名合格的数据科学家候选人，你需要掌握一系列的技能。在本文中，我将分享在数据科学家面试中经常出现的 6 个问题。

申请数据科学岗位，准备编程面试需要大量的时间。候选人需要学习不同的编码原理、数据结构和算法。面试中一定会出现各种算法，所以在进行编程面试之前反复练习非常重要。本文将重点讨论基本编程面试中常见的有关递归的基本问题。本文整理了一些常见的面试问题，你将了解不同的递归算法（Recursion Algorithm）问题，供你练习！

当今世界，数据的重要性达到了新的高度。在电子商务和零售行业中，我们可以通过跟踪客户的行为来预测购买、利润、损失，甚至引导客户购买商品。 这些电商平台通过分析数据，创建他们客户的档案，了解他/她的痛点，并相应地营销他们的产品以推动客户购买。本文带你全面了解以Square和Shopify为主的电商平台对数据分析的应用。

群组分析（Cohort Analysis）是一个非常有效的工具，可以帮助公司更好地了解用户需求及习惯。数据科学家可以通过将具有相似属性（例如，注册日期、首次购买日期、潜在用户来源等）的用户或用户进行分组，然后观察关键绩效指标（KPI：例如，参与度、收入、留存率），收集有用的见解。本文将通过一个实际案例，带你了解群组分析的应用过程。

数据工程师（Data Engineer）的核心工作包括了构建、部署、运行和监控数据管道。但在数据和 ML 工程领域工作时，缺少一种工具，用于简化在 AWS 服务（如 Glue 和 Sagemaker）上部署数据管道过程，以及轻松通过 Step Functions 编排数据管道步骤。所以， DataJob诞生了！在本文中，我将向你演示如何安装 DataJob，通过简单示例给予指导，展示 DataJob 的某些功能。

数据科学是一门技术学科。 数据科学工作的大部分涉及收集、清理数据并将其处理为可用格式。很多数据科学项目都是高度协作的，涉及多个利益相关者。 因此，要完成工作，必须具备基本的编程能力。编程已成为数据科学面试中不可或缺的一部分。通过本文，我想通过分享最近遇到的各种代码面试和问题，帮你战胜自己内心的恐惧。

数据类工作的重点是让数据变得有意义，为利益相关者提供可操作项目，而不仅仅是生成一份统计数据报告。数据科学家们的目标不是让观众了解如何利用数据，而是为他们提供一个框架，从而提高业务成单量。本文将带你展望2022，讨论几个数据行业的发展方向，包括大数据产品扩展、体验全面化、全球数据共享、多元化数据中心等等。

分类算法（Classification Algorithm）是一种机器学习算法, 主要为商业问题中的示例分配并且标签。一个易于理解的示例，是将电子邮件分类为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。本文会带领大家学习机器学习中的分类算法，以及解决数据科学家们面临的挑战——如何把一个商业问题转换为数据问题，甚至是数学问题。