面试

数据科学家的角色需要一套独特的技能组合，包括统计学、机器学习、数据分析和编程。在数据科学家面试中，您通常会遇到技术问题、解决问题的挑战以及概念性的考察，这些问题旨在全面评估您的知识储备和能力。以下详细介绍您可能在数据科学面试中遇到的25个最棘手问题，以及如何解答这些问题的示例、解释和提示。

你是否也曾梦想成为谷歌的机器学习工程师，却不确定该如何开始？这份逐步路线图将指导你掌握核心技能、工具和策略，帮助你在谷歌云平台（GCP）上脱颖而出，同时为机器学习工程师的面试做好准备。

这就是我写这篇文章的原因——分享帮助我的资源，这样你就不必在类似的困惑中挣扎，可以自信地应对你的机器学习面试。

Indeed的工程团队在2023年开始与OpenAI合作，遵循OpenAI的聊天完成API文档，并对其少量提示进行迭代。在整个开发过程中，团队进行了严格的A/B测试，并在执行阶段和发布后持续监控和评估每个更改。

本文给大家介绍20大数据科学家面试问题，包括7道非技术数据科学面试问题和13道技术数据科学面试问题。希望能帮助大家顺序通过数据科学面试。

每一次面试都是双向的，就像雇主在评估你一样，你也需要评估公司是否与你的职业目标一致。了解需要注意的危险信号可以避免你陷入有问题或组织混乱的工作环境，帮助你找到一个能够提升你数据技能的工作。接下来，我将为你列举数据分析师面试中需要注意的危险信号，并提供一些问题，帮助你避免选择一份让你疲惫不堪的工作。

通过与这些人的交谈，我注意到很多准备面试的人都会犯一个巨大的错误。这个错误导致了数月的挫折和失败，最终导致许多人放弃。在本文中，我将分享这个错误是什么，为什么它是一个问题，以及你应该如何修复它。