如何准备数据科学的现场编程面试？

现在，大多数数据科学职位都要求候选人掌握一到两种编程语言，而现场编程是面试过程的一个重要组成部分。以下技巧可以帮助你为下一次面试做准备。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：
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为面试做准备

一定要提前问清楚HR，他们是否有公开的面试指南或编程问题示例。

他们通常会建议候选人解决 leetcode 或hacker rank 的问题。如果你想熟悉基本甚至高级的语法，这些问题将非常有用。除此之外，你还可以去 Glassdoor、blind 或 reddit 上收集尽可能多的面试问题，然后把它们整理成一个文档，然后一一解决。

我记得，大约一年前，在我参加 Meta面试的时候，我从那些参加过Meta面试的人那里收集了大概30个编程问题（包括Python和SQL），我在给自己计时的同时，试着解决所有问题。

我用 jupyter notebook 来写python（当然Pycharm 或其他工具也可以）。Glass door上分享的一些问题写得不太好，但是很容易理解上下文，所以你可以重写。

对于 SQL ，我用 coderpad 进行的练习。Coderpad 有一个免费版本，你可以创建一个小型数据库，然后进行查询操作。

你也可以使用其他工具进行练习，只要你能运行代码。我建议尝试使用 coderpad，因为大多数公司都使用这个工具（或类似的工具，但外观相同）进行实时的编程面试——你可以自己熟悉一下。

现场编程面试期间

不要着急

不要着急解决问题，回想一下问题，花时间讨论面试官提出的问题。确保你了解所询问的内容以及相关数据。这一点非常重要，尤其是当你面试的是数据科学或数据工程职位。

例如，如果面试官要求你按产品创建总销售额表，你有产品价值和订单价值等列，如果你对这些列的理解是正确的，你可以先确认这些数据（即产品价值是包含产品价格，订单价值是否包含产品和其他数据在内的整个订单的价值？）一旦你确认了这些数据，就更容易找到正确的解决方案。

最糟糕的情况：神经紧张，无法集中注意力

如果你感到紧张，就很难集中注意力，分析手头的问题，最糟糕的情况是——你会感到轻微恐慌，从而导致精神障碍。一定要随身携带笔和纸。在面试官提问的时候写下问题（就像做笔记一样）。另外，以要点形式写下关于这个问题的额外信息，帮助你更好地处理信息，让在你陷入沉思时想起来问题是什么。

我习惯随身携带笔和纸，因为我发现，把复杂的问题读两遍，可以帮助我理解这个问题。读完之后，用笔列出我的想法也可以帮助我梳理条理，验证我的解决方法。

把面试官当成你的朋友

把面试官当成你的编程伙伴——你可以随意询问他有关语法的问题。如果你不确定如何处理该问题，可以问面试官有没有相关提示。

面试结束后

面试官经常会问你有没有什么想问的。我通常会准备一两个与职位、使用工具或在面试中提到的我觉得有趣的内容相关的问题。

在你发送感谢电子邮件后，要放松心情，试着吃些你最喜欢的食物，因为你应该为你所有的努力工作得到奖励！

谢谢你的阅读！希望我提到的几个技巧和工具能够帮助你准备现场编程面试，斩获数据科学offer！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：Kathleen Lara
翻译作者：Lia
美工编辑：过儿
校对审稿：Jiawei Tong
原文链接：https://towardsdatascience.com/how-you-can-prepare-for-your-live-coding-data-scientist-interview-5ae343b97ae5