准备Data Science面试时，你是不是也经历过这种状态❓明明认真复习了很多知识点，可面试官一深入追问细节，大脑突然就blank了…讲到一半逻辑突然卡住，没办法把思路系统、流畅地表达出来，或者更常见的是，根本不知道从哪开始准备，感觉什么都该看，却越看越乱。
其实很多小伙伴不是不会，而是没有摸清面试的出题逻辑和回答框架。面试官问的从来不只是“What”，更是“Why”和“How”。
为了帮大家更有方向地准备，我整哩了一份Data Science面试常见的100题，不仅涵盖了常见问题与参考回答，而且拆解了每个问题背后的考察点与回答逻辑，让你真正理解面试官想问什么、想听到什么。这样即使面试时题目不完全一样，你也能灵活应对，避免跑偏或答非所问。
🍀What is the difference between a python list and a tuple?
🍀What are python sets? Explain some of the properties of sets.
🍀What is the difference between split and join?
🍀Explain the logical operations in python.
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比如Python基础部分，就不只是背“list和tuple的区别”，而是要讲出：Mutability对性能、使用场景的影响，在数据工程和模型部署中该怎么选择，甚至引申到memory和hashable相关的话题…
🙌🏻【DS】
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: 看着都头晕 看着都头晕