数据科学家面试技巧指南

获得面试机会很好，但还不意味着成功。因为在面试一家公司之前你应该学什么？你应该做什么？都是需要事先做准备的，下面为大家带来数据科学家面试技巧和指南，以确保你抓住每个面试机会。

 

1.仔细阅读你的数据科学简历

 

任何面试的基本知识，尤其是数据科学面试。你应该能够解释你简历上所列的一切。任何你可以参考的东西，你都应该能说出来。

 

例如，如果你列出了一个NLP项目，却无法解释细节，这对面试官来说是一个很大的危险信号。

 

在面试前一天编辑和修改你的简历。删除不需要的细节，并在需要时添加新的细节。想想你列出的每一个项目是否跟你的岗位相关？

 

这意味着你作为非技术人员在市场营销公司的经验可能与数据科学的职位不太相关。你应该考虑把这些细节从你的简历中删掉。提及它只会让面试官觉得你不清楚自己想从这份工作中得到什么。

另外，想想你将如何解释你的工作经历。你应该描述你的技能以及它们是如何导致进步的。考虑以下陈述：

 

· “使用LSTM来预测公司的股价。”

 

· “使用LSTM预测公司股票价格的准确性比历史平均水平高出40%。”

 

第二种说法听起来不是比第一种更令人印象深刻吗？

 

确保你的成就是可以测量和量化的。这会给你的数据科学面试官留下更好的印象。

 

2.研究你的数据科学项目

 

就像你简历上的其他细节一样，决定面试时谈论什么项目也是至关重要的。如果有任何项目与你所申请的职位无关，那么把它加入进来并不是很好。这只会让你的面试官知道你不能很好地确定优先次序。

选择3到4个项目，展示你最好的工作，并准备好谈论他们。这些项目可以来自你当前的组织，实习，一些课程作业，甚至是独立的项目，使用的数据集来自Analytics Vidhya或Kaggle。另外，请记住，这些项目应该与你的工作概况相关。

 

3.解决科学难题的关键技能

 

分析型智力测验是一种相当流行的评估男性智商的方法。你需要有逻辑，有创造力，善于用数字解谜。

 

许多组织使用谜题来测试应聘者解决问题的能力。他们想知道你的思维过程和你如何解决问题。

建议：

 

· 慢慢解决问题，了解所有细节。如果没有明确提及，请询问有没有任何假设

 

· 这些都是为了展示你的思维过程。所以在你思考的时候，一定要让面试官了解你的解决方案

 

· 不要坚持太久。可以从面试官那里得到提示，并相应地调整你的方法

 

· 意识到，如果你不能完全解决这个难题，这是可以的。不同的难题有不同的难度，并不是所有的难题都是一次解决的

 

4.研究工作概况和公司情况

 

研究工作概况有明显的好处。你将能够根据角色的要求简化你的准备工作。

 

有时，雇主甚至会问求职者一个问题或使用关键词，以确保他们仔细阅读了职位描述：

 

“我们使用什么技术？”

 

“你对这个岗位有什么期待？”

 

“你能告诉我们数据科学团队开源的最新项目吗？”

 

如果你不了解公司和角色，这些问题会很可怕。

建议花点时间阅读公司的使命、愿景和核心价值观。了解他们的主要成就。他们尝试着找到他们所拥有的科学数据。如果可能的话，找出组织的层次结构以及数据科学团队如何融入其中。

 

研究组织及其结构将有助于你为面试官提出更好的问题。这显示了你对公司的热情和好奇心，也给面试官留下了深刻的印象。

 

5.难理解的数据科学术语

 

有没有什么数据科学的术语曾经迷惑过你？我敢肯定有一些——即使是经验丰富的数据科学家也是如此。

 

我鼓励你在面试前一天仔细阅读一些令人困惑的术语或概念：

 

I类和II类错误

 

精确度和召回率

 

假正例率和真反例率

 

业务指标与统计指标

 

模型部署

 

我经常要查找这些术语之间的差异，我相信你们大多数人也会这样做。如果在面试中被问到这些问题，你可能会感到困惑。你知道答案，但细微的差别并没有出现在你身上。