如何准备娱乐/游戏行业数据科学家面试

如何准备娱乐/游戏行业数据科学家面试

今天我们来讨论如何准备娱乐/游戏行业数据科学家面试,我们会从几方面来讨论:美国游戏行业面临怎样的机会?对同学们的面试经验进行总结以及遇到问题的具体分析等。如果你想了解更多关于数据科学的相关内容,可以阅读以下这些文章:
如何成为FAANG自驱式数据科学家的一员?
Data Science如何刷题?怎么刷?数据科学求职新趋势!
2022年,数据科学家文凭能让你赚多少钱?
谷歌数据科学家面试真题

首先我们来看美国游戏行业的发展机会,图片来源于insiderintelligence.com,从人数和市场大小方面来看,整体处于增长趋势。

我们将这些公司大概分为了上图几个类型,同学们可以关注哪些公司有数据岗位工作机会。

Roit公司的数据岗位详情

在Roit公司面试会遇到的几个问题:

  • 自我介绍。
  • 你最喜欢的游戏是什么?注意这个问题非常重要,如果要面试游戏公司,一定要对游戏有一些了解。
  • Case Question。这个问题我们应该在很多公司都见过,比如在FaceBook中有一个“group”的按钮,类似微信的群组功能,你如何去评估新的特征?
  • 关于IAP。IAP(In-App Purchase)是一种付费形式,在游戏中会有一些付费项目,那么如何权衡交易呢?IAP对于公司来讲是一种增加和产生收入的一种方式,但是会影响用户体验。
  • AB Testing。比如游戏行业中用户界面的优化,策略的优化,特征评估。
  • Behavior question。

游戏公司的数据科学家面试和很多公司基本一样,但应用背景不同,这是游戏行业所特有的。

那么应该如何准备面试呢?

最主要的是产品部分。其他的部分:数据库面试题目除了在难度上有一定要求外,很有可能和产品应用有关,比如游戏应用场景(会话和关卡)。统计和机器学习部分都有涉及,回归和时间序列可以预估某个时间有多少活跃用户,准备多大的服务器负载,这是活跃用户的数量测试;分类可以预测用户的一些非正常行为。

在产品部分,有几个必需的基本知识,其中有游戏开发的阶段。

数据科学和商业分析师工作作用于游戏行业的哪几个功能模块呢?

  • 增长:SEO和广告优化,用户申请和市场细分
  • 体验:研发、个人化、游戏平衡、留存率等;
  • 创收或盈利能力
  • 基础设施:和互联网交互,后台处理服务器请求的能力
  • 跟踪报告:监控整个游戏的运营情况

和其他行业获取用户的AARRR漏斗模型相似,游戏行业需要设计自己的转化漏斗。

下面是Metrics,Metrics非常重要,很多面试题都与它相关,比较常用的metrics如下:

还有一个重要的是churn analysis,churn analysis是研究用户流失的,反过来是叫user retention。

这两个有很大的相似性,一个是尽量留住用户,另一个是研究流失用户的特征以便挽回用户。在gaming里面特别是做marketing,这是一个重要的知识点。

本文给大家介绍的怎样准备一个游戏公司的数据分析岗,重点介绍了关乎产品,这也是面试的重点。你还可以订阅我们的YouTube频道,观看大量大数据行业相关公开课: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/

Recap 作者:数据应用学院
美工编辑:过儿
校对审稿:Miya
公开课回放链接:https://www.youtube.com/watch?v=J0YJDzfNl9s