面试

在如今的后疫情时代，很多线上面试存在技术漏洞，导致面试中造假行为越来越多，并且线上交谈的形式也让作弊者的心理负担也小了很多，所以作弊现象频发。针对面试作弊问题，数据应用学院整理了Quora上面一些面试官的回答。正如其中一位面试官Daniel Baxter 所说：建议大家永远不要作弊，诚实和正直是两件买不到的东西，但这会让你走得更远，而且比作弊更有价值。

HR电话轮面试，有哪些需要引起注意的雷点？本文整理了Quora上面的几个高赞回答给大家参考。

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。DS 面试的编程问题一般包括了 SQL、Python 或 R 的应用；随着数据科学的发展，也逐渐扩展了关于AI、机器学习等问题。本文将分享一系列技巧，帮助你为下一次面试做准备。

数据科学非常炙手可热，所以数据科学家职位的需求量也很大。如果你想从事这个职业，要想成功拿下offer，必须为面试做足准备。你是否正在面试你的第一份数据科学工作？提前了解下面这些技巧，对你来说只有好处，没有坏处。本文将为你提供六招技巧，帮助你在数据科学家面试中取得好成绩，成功拿下offer！

数据工程是一门很深奥的技能，所以不要认为你可以独自完成这项工作。没有人能在没有数据的情况下开展机器学习。不要假设你可以访问所有你需要的数据。要了解数据管道和基础设施是否已经到位。如果公司要求你构建这些，那么你最好具备数据工程技能。本文将介绍五个你应该问雇主的问题，提前为未来的工作做好准备！

Product Sense是数据岗位面试中的重要一环。公司用它们测试你判断并解决实际产品问题的能力、查看你对公司产品和业务的熟悉程度、检查你是否可以以有效且有序地传达你的解决方案等等。本文将从分析与指标相关问题、评估新产品/功能带来的影响、产品设计方面入手，带你了解如何回答Product Sense问题。

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。