Data Scientist 面试题目分享

这篇文章先要来个【干货预警】～

之前看到很多人对Data Scientist这个岗位感兴趣，这次想直接分享几年前我在Master毕业之前面试DS的面试题。

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Background

Master毕业之前通过校招和海投投了很多公司（无内推🥲），职位主要投的是new graduate - DS/Quant/Consultant，公司包括科技公司/银行/药厂/咨询公司等等。希望的是通过广撒网拿到一个支持sponsor的工作。以下分享的所有面试题都是当时我被问到的题目。选取的题目是面试中遇到最高频的题目（or知识点）。我尽量精简了一些语言，希望篇幅更小一点。

题目来自的面试轮数主要是电话面试和视频面试。所有题目都非onsite题目非coding题目。因为有些onsite会有口头或者正式保密协议so🤣🤣🤣

希望这些题目对大家有帮助！

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DS面试题目

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1. What programming language do you use. Some pros and cons of it.

作为new graduate其实有一个很熟悉的language还是会很加分的。目前业界主流肯定是python和r。大部分公司coding轮数都是perfer R或者Python，另外药厂和银行我面的时候全部都是写sas。

2. If you had to propose a new feature to XXX (某司某产品名字）, what would it be?

这种题目也顺便考察了对面试公司的了解。所以在面试某些厂时候，最好对这个组的产品有所了解。这个问题回答完之后紧接着肯定是问加了这个feature之后如何衡量这个feature好坏。又是套路题目了🙇‍♀️

3. What is the relationship between PCA and LDA/QDA

考察对PCA和LDA了解程度。面试前必备，翻一翻unsupervised和supervised learning相关知识。

4. You fit a multiple regression to examine the effect of a particular variable, the variable comes back insignificant, but your coworker says that is impossible as it is known to have an effect, what would you do/say?

考察对regression实操的理解。regression model似乎是模型里最常考的题目了。

5. How would you prevent over-fitting when you are creating xxx model.

考查overfitting相关知识。Cross Validation考前必看。

6. What metrics do you use to evaluate two search engines?

这种类型的题目我发现科技公司真的很爱考。距离我毕业都三四年了，换汤不换药的题目还在不断考。

总结

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读书时候面试DS最大感觉就是问题真的很杂，不光是统计知识，数学知识，Machine learning知识，coding知识，还有很多类似product sense的类型题目。尤其是很多公司DS坑位很少。我印象很深的就是校招时候参加某血汗大工厂面试DS，面了一轮校园面试之后自我感觉面试很好（🤣）问了面试官也说很喜欢我很快就follow up下一轮，结果第二天HR就说把我转到了去面software engineer😰可以说当时找工作真的可以用“心力交瘁”来形容。

最后我的DS之路也是走的曲线救国道路：ms毕业也是通过去咨询公司上岸再跳槽做DS。

找工作时候经常容易想放弃，觉得无法上岸。这里希望大家都调整好心态，大家一起加油！也希望我们越来越多同行哈哈～互相交流～

感谢阅读～欢迎讨论～

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