2021大厂数科面试五大Python经典题目
Python是目前数据科学领域最受欢迎的语言之一。随着近些年机器学习、云计算等技术的发展， Python 的职位需求越来越高。在谋求一份数据岗位工作前，必须熟知Python相关知识。本文总结了几种大厂常见的经典Python编程问题，同时介绍了它所属的类别和解决方案，帮助你全面备战Python技术面试！
用Python实现Excel经典功能：VLOOKUP及Pivot Tables
Excel可以说是数据整理分类的鼻祖，你无需编程，就能对工作表中的数据进行检索、分类、排序、筛选等操作，利用系统提供的函数，还能完成各种数据分析工作。随着数据分析工具的迭代发展，更多数据科学家开始使用Python来作为数据分析的工具。本文带你了解如何在Python内完成几个常见Excel功能，通过代码和案例让你自如使用这两种工具！
终极Python可视化清单
数据可视化也能让人们更直观的传递数据所要表达的信息，而Python是Data Science 数据可视化的常用工具，有着可定制性强、图表资源丰富、简单易用的特点。本文详细整理了日常分析中常见的Python可视化图表和代码，通过这个列表，你可以了解如何创建对应图表，更轻松的进行数据可视化！
初学数据科学常犯的三个SQL错误
SQL是是数据库的查询语言，语法结构简单，同时也是数据科学家们的一项基本技能。SQL的入门对比其他的编程语言是相对快速容易的，但是，很多初学的数据科学家往往会在细节上犯错误，而这些则需要长时间的经验累积来完善。本文介绍了三种常见的SQL错误，并通过实例带你了解错误产生的原因和解决办法，让你快速上手数据库！
数据科学面试Case Study问题的回答技巧
数据科学岗位的面试会涉及到方方面面，包括编程, 数据库, 可视化，案例分析(Case Study) 等不同内容。其中，案例分析可能是大多数面试者最头疼的部分，而它又往往在面试中占有很大比重。本文详细介绍了Case Study的准备方法，带你全方位突破难点，轻松应对面试中的案例分析，斩获理想Offer!
数据科学家V.S数据分析师面试全对比
很多人都听说过数据分析师和数据科学家，但它们之间到底有什么区别？简单来讲，数据分析师是从现有数据中获得意义，而数据科学家在此基础上，还能进行机器学习，熟练掌握高级编程，为数据建模创建新的流程等。本文介绍了DS和DA这两个职位面试的相关内容，包括流程，要求技能，以及其他异同点等等。
Machine Learning知识点：机器学习里的聚类分析技巧
聚类分析是将一组对象以某种方式分组，让同组中的对象彼此之间比其他组更相似。 它是探索性数据分析的主要工具，也是统计数据分析的常用技术，应用于许多领域，包括模式识别、图像分析、信息检索、计算机图形学和机器学习等等。本文介绍了不同种类的聚类分析和它们的使用场景，带你迅速了解Clustering Techniques!
Google 数据科学家面试全纪录
你想在Google做数据科学家吗？这是许多人的梦想——它是一个难得的机会，你可以对现实生活产生真正的影响，与一家出色的公司合作，还能获得丰厚的薪水。而谷歌的数据科学家并不是个容易的工作，需要在编程、解决问题、统计、机器学习、建模、实验、ML 设计问题、行为问题等方面得心应手。 本文介绍了谷歌数据科学家的面试流程，为你的面试准备打下基础！
