面试

机器学习面试中，除了答案以外，面试官还想看到你对该主题/问题更深层次的了解。在回答问题时，简单地陈述答案是不够的，你应该将问题展开讲述，例如陈述利弊、讨论替代模型/算法、编写方程式、甚至建议如何生产模型等。让我们来看看下面的几个例子，帮助我们了解应该如何回答 ML 面试问题。

数据科学家是帮助企业实现业务最终目标的团队中的一员，而这些目标是与产品或客户有关的。网络上有很多数据科学的面试指南，但很少有人强调与同事交流的重要性，以及数据科学对业务的影响。因此，本文将从与利益相关者协作、KPI、文化契合这三个实践领域介绍，帮助你的数据科学面试准备过程。

在数据科学中，学习如何操纵数据是很有必要的，因为大多数分析都有数据部分，而你在实际工作中处理的所有问题都包含SQL编写。在本文中，我们将介绍一些Facebook 和Microsoft数据科学面试中较难的SQL 问题，它们会测试你查找和细分用户、以及将聚合表连接在一起的能力，并教你如何逐步解决这些问题。

近年来，数据科学面试中出现的Case Study已越来越多，尤其是在技术、医疗保健、电子商务等领域。这类面试会向候选人展示一个类似于公司经常与客户处理的场景， 要求候选人研究问题，进行分析并就如何处理场景提出建议。本文将带你了解如何用技术来解决业务问题，全面准备面试中的Case Study！

作为一名商业分析师，了解很多工具和技能是必不可少的。同样，亚马逊的商业分析师的工作也是技术数据解释和商业敏锐度的结合。 成功的商业分析师将进入产品管理、分析管理或商业智能的职业道路，所有这些都需要知识的深度和广度。本文将介绍亚马逊商业分析师所需的技能和工作职责，带你了解如何准备Amazon的分析师面试。

在软件工程中，工程师们常被分为前端和后端，具体是指对一个软件的前端和后端之间的关注点分离， 或物理基础设施或硬件的分离。 在常见的客户端/服务器模型中，客户端通常被视为前端，而服务器通常被视为后端。本文就将介绍这两个软件工程岗位的区别，根据工作重点的不同，它们之间不同的职能、特点、以及技术等。

2021 年是迎头赶上、适应新的数据科学工具、并重新思考如何捕获和分析数据的一年。各种规模的企业都在大力投资聘请数据分析师和数据科学家，以了解新的数字世界，并研究如何通过调整业务流程来利用它。 本文将带你了解硅谷数据科学家2021的招聘趋势、不同的技术要求和面试题目，带你全面备战秋招！

背景调查是所有求职者会面临的问题。在此期间，公司HR会根据候选人的以前或当前雇主的标准，调查候选人的背景。在美国，公司对候选人背景的检查可能包括就业、教育、犯罪记录、信用记录、甚至机动车和执照记录检查。本文将带你了解北美求职中，背景调查涉及的范围和候选人需要注意的事项，带你全面准备求职。