面试

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。

无论你是大数据领域的新手，希望开始数据工程生涯，还是经验丰富的数据工程师，正在寻找新机会，即将到来的面试都可能会让你不知所措。 鉴于目前这个市场的竞争激烈，你最好为面试做好准备。 本文介绍了你可能会遇到的一些数据工程师面试问题，设计到的领域，以及如何去思考和准备面试，带你全方位准备数据工程面试。

数据科学岗位的面试会涉及到方方面面，包括编程, 数据库, 可视化，案例分析(Case Study) 等不同内容。其中，案例分析可能是大多数面试者最头疼的部分，而它又往往在面试中占有很大比重。本文详细介绍了Case Study的准备方法，带你全方位突破难点，轻松应对面试中的案例分析，斩获理想Offer!