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如何跳槽成为一名数据分析师 II

如何跳槽成为一名数据分析师 II

寿司司长
寿司司长
1621 浏览 07-02 发布

之前发了一篇简单介绍自己跳槽经历的文章,感谢所有的点赞和收藏!当时写着写着就写到了很多字,于是想着如果有人看可以再写一篇更详细的介绍,作为第一篇的补充,感谢所有的阅读,比心♥️

今天这篇文章,想在上一篇文章的基础上,介绍一下面试之前具体的准备以及一些经典题目,如果感兴趣的欢迎先看我之前的第一篇文章!

Data Scientist面试常见题目

DS的面试一般可以分为以下几轮:

1. 简历相关Project介绍

这一轮一般会是首轮电话面试,有可能是公司technical HR也有可能是组内员工。问的问题主要围绕简历上你曾经做过的项目,工作上的一些projects或者是你的一些参加比赛的经历。所以一定要熟悉自己的简历,提前可以写一些稿子帮助自己电话面试时候紧张的话有东西可以查。

一般简历上的东西不会写的非常具体,所以面试者一定会问更detail的东西,来看你是不是真正了解自己的项目。

比如当时我在电面的时候,面试官问我之前我在学校时候参加的一个比赛,当时除了我列出来的模型,有没有建其他模型,如何敲定最终模型,并且让我讲一下当时最后获奖组跟自己组的差距。模型的问题都问的非常具体,包括一些常见的模型包也有问到。所以大家一定要非常熟悉自己的简历经历。

2. 统计,Machine Learning相关

在第一轮电话面试结束后,HR一般会再跟你预约一下轮technical interview。这一轮一般是视频或者电话。人数一般在两个人左右,时间在45mins-60mins不等。这一轮主要是问一些统计的概念以及machine learning的内容。

统计的相关问题难度一般不会特别多,常见的问题包括:

介绍central limit theorem;

如何处理missing data;

如何计算sample size 等等

Machine learning相关题目也很多,常见的包括:

Confusion matrix是什么;

如何处理overfitting或者underfitting;

selection bias是什么 等等

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有一些公司会侧重问基础题,有一些公司会给你一个case,在你处理这些case的时候向你提出这些问题。所以要做到对基础内容比较熟悉,并且在网上做一些模拟case study进行练习。

我当时面试的时候是视频面试,面试官给了一些数据,让我通过这些数据来判断给app➕某个feature合适不合适。所以在这个面试的时候,面试官也会通过你的做题,来不断问一些相关基础知识。

3. Behavior Questions

这一part其实是所有里相对来说最不重要的,面试官大多数是看你fit不fit这个组,一般没有太大问题都不会卡在这一轮的。常见的问题其实主要都是:

How you worked effectively under pressure?

Example of you worked on a team.

What do you do if you disagree with someone in your team 等等

这些问题也是为了看你能不能融入团队,但我想真的大部分人其实这part都回答的很好。完全不用太担心。

4. Case Study

这一轮主要是onsite,一般会出一些case study,可能会让白板写code。考察能力比较综合,在准备时候要参考公司往年题库。

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Python or R

之前看到一个统计说ds主要用的语言

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可以看到python还算是最业界主流,所以如果对哪个语言都一般的话,强烈推荐主要学习python,如果自己已经很擅长其他语言,也完全不用担心,像我现在就是r和python混用,大部分公司都是支持用你自己喜欢的语言的。

结尾

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总感觉每次还没怎么写就已经长篇大论了,感谢阅读到这里的小可爱,比心♥️

如果觉得我的文章对你有帮助,欢迎点赞呀!感觉昨天文章大部分都是收藏,都没什么赞😂

希望大家都能找到最喜欢的工作!最后贴一个ds fun fact,还挺好玩的

有什么问题也欢迎留言问我呀!

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