面试

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。

你在为Power BI建模面试做准备吗？请系好安全带，因为我们即将探索十大最具挑战性的Power BI建模问题，即使是经验丰富的面试者也经常会在此犯错。我将提供代码片段和分析，帮助你掌握这些问题，并增加你在面试中获胜的机会。

当谈到数据科学职位的面试时，很容易被技术要求、未来雇主的声望和提问速度所压倒。很多职业顾问都告诉你要为面试做准备。但即便如此，我敢打赌，你和许多其他候选人在面试时仍然会感到毫无准备。我知道我有很长一段时间都有这种感觉。

在接下来的文章中，我们将通过把面试分成几个阶段来探索苹果公司的面试过程，并向你展示编程或非编程问题的来源，这些问题将在面试过程中对你有所帮助。你们中的一些人可能是不同领域的数据科学家，而其他的则可能是渴望学习数据科学的人。有一件事可以肯定，如果你之前没有在苹果工作过，你可能会对此感到疑惑。在进入苹果公司的面试流程之前，首先让我们看看数据科学家可以在苹果公司工作的不同领域。

Mentra认为，是时候让招聘平台服务于人类的神经多样性了。通过三年多的研究，Mentra团队发现，算法通常主要根据教育背景和工作经历来筛选人，这种方法没有考虑到能力和非传统的成功衡量标准，限制了很大一部分残疾人士的就业机会。

在本文中，我会告诉你，如何在没有工作经验的情况下获得数据科学家的实习机会。相信我，这并不难。无论你是在寻找第一份工作的应届毕业生，还是想要换条路走的专业人士，以下方法都可以帮助你迈出第一步，真正开始积累职业经验。除此之外，我还会跟你讲一些职场策略，当你准备在该领域前进时，你可以使用这些策略抓住机会，获得更多技能。

在本文中，我们将讨论数据科学面试中的四种机器学习问题，以及一些最常被问到的问题。机器学习的四种问题是：机器学习基础知识、基于简历的机器学习问题、机器学习编码问题、应用机器学习问题，前两种类型可以出现在任何数据科学面试中，后两种类型更常见于以算法或机器学习为中心的数据科学家职位。