在本文中，我們將提供一份完整的清單，涵蓋了在數(shù)據(jù)科學(xué)與機器學(xué)習(xí)面試中可能會遇到的各種題目、學(xué)習(xí)案例以及智力測試題。此外，我們也列舉了一些額外的資料，包括各種實用的提示與訣竅，希望通過這些指導(dǎo)讓你順利通過面試。

介紹

你是否有志于成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家，卻又因為不知如何克服面試而頭疼不已?好吧，其實你不是一個人!跨入數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域并不是一件簡單的事，而如果你不具備數(shù)據(jù)科學(xué)方面的背景，實現(xiàn)這一目標更是難上加難(很可能這正是你的現(xiàn)狀吧)。

而你從其他同樣想成為數(shù)據(jù)科學(xué)家的人們那里所聽來的各種故事，說不定會使面試這件事更加令人望而生畏。因此，在進行面試之前，你最好能進行充分的準備。

你會被問到哪些問題?需要進行哪些準備，參考哪些資料?典型的數(shù)據(jù)科學(xué)面試的過程是怎樣的?你的身體語言應(yīng)當(dāng)怎樣表現(xiàn)?這些問題或許正浮現(xiàn)在你的腦海中。

別擔(dān)心，來這里就對了!

我本人也同樣經(jīng)歷過這段過程。相信我，克服數(shù)據(jù)科學(xué)面試的唯一辦法，就是進行充分的練習(xí)并實現(xiàn)較高的質(zhì)量。因此，請確保你進行一系列項目的訓(xùn)練。如果你正在尋找數(shù)據(jù)科學(xué)方面的項目，可以參考一下這些內(nèi)容

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/05/24-ultimate-data-science-projects-to-boost-your-knowledge-and-skills/

此外，你還需要對常規(guī)的面試流程進行對應(yīng)的練習(xí)，這也是本文的重點。

在本文中，我們將提供一份完整的清單，涵蓋了在數(shù)據(jù)科學(xué)與機器學(xué)習(xí)面試中可能遇到的題目，學(xué)習(xí)案例以及智力測試題。 此外，我們也列舉了一些額外的資料，包括各種實用的提示與訣竅，希望通過這些指導(dǎo)讓你順利通過面試。

本文列舉的內(nèi)容是你能找到的最全面的終極資料，請務(wù)必將本文保存到收藏夾中，今后每次需要準備面試時都可能會用得到。

祝學(xué)習(xí)愉快，面試順利!

目錄

•  數(shù)據(jù)科學(xué)與統(tǒng)計問題

•  機器學(xué)習(xí)問題

•  深度學(xué)習(xí)問題

•  案例學(xué)習(xí)

•  智力題與猜估

•  特定的工具與語言問題

•  新手提示與訣竅

•  勵志的故事

1. 數(shù)據(jù)科學(xué)與統(tǒng)計學(xué)問題

這部分內(nèi)容的目標是測試、強化及提高你對數(shù)據(jù)科學(xué)與統(tǒng)計學(xué)方面概念的理解能力。涵蓋了概率與相關(guān)性;線性回歸與邏輯回歸等等。當(dāng)你看完最后一篇問題后，你對相關(guān)概念的掌握就會變得相當(dāng)扎實。

1. 1 40 創(chuàng)業(yè)公司在機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)方面常見的問題

文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/09/40-interview-questions-asked-at-startups-in-machine-learning-data-science/

本文列舉了 40 個你在面試中很可能遇到的現(xiàn)實而又棘手的問題。如果你能夠理解并解答這些問題，就可以放心了，你的面試表現(xiàn)將出十分出色。答出這些問題的關(guān)鍵，在于你是否對于機器學(xué)習(xí)及相關(guān)的統(tǒng)計學(xué)概念有著扎實的、具有實踐性的理解。

1. 2 數(shù)據(jù)科學(xué)方面的 40 個概率論問題

文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/04/40-questions-on-probability-for-all-aspiring-data-scientists/

概率論被視為諸多數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)概念與技術(shù)的基礎(chǔ)，為了贏得成為數(shù)據(jù)科學(xué)家職位的機會，你必須很好地掌握概率論。本文中的題目將評測出你對概率論的掌握程度。

1. 3 7 個最常見的相關(guān)性問題

文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/06/correlation-common-questions/

相關(guān)性是數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的核心概念之一，雖然表面看起來簡單，但實際上它也有一些難以掌握的特性。如果你正在學(xué)習(xí)統(tǒng)計學(xué)方面的概念，就必然要面對這些大部分人試圖回避的問題。即使是已經(jīng)精通統(tǒng)計學(xué)的讀者，本文也可以幫助他們鞏固這方面的知識。

1. 4 數(shù)據(jù)科學(xué)家與分析師相關(guān)的 41 個統(tǒng)計學(xué)問題

文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/05/41-questions-on-statisitics-data-scientists-analysts/

在開始統(tǒng)計學(xué)相關(guān)領(lǐng)域的面試前，你需要充分掌握這方面的概念。為了幫助你提高并測試統(tǒng)計學(xué)方面的知識水平，我們精心準備了這一份問題列表。本文涵蓋了描述統(tǒng)計與推論統(tǒng)計方面的問題，并為每個問題提供了解答。

1. 5 評測數(shù)據(jù)科學(xué)家在線性回歸方面知識的 30 個問題

文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/07/30-questions-to-test-a-data-scientist-on-linear-regression/

在數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)與學(xué)術(shù)界，線性回歸仍然是用于解釋特征之間的關(guān)聯(lián)性最常用的統(tǒng)計學(xué)技術(shù)之一。如果你希望成為一位數(shù)據(jù)科學(xué)家，線性回歸是一項你必須充分了解的技術(shù)。

1. 6 評測你對于邏輯回歸理解水平的 30 個問題

文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/08/skilltest-logistic-regression/

邏輯回歸很可能是處理所有分類問題中最常用的算法。文章中所列舉的問題是經(jīng)過精心設(shè)計的，專門用于測試你在邏輯回歸及其細節(jié)問題相關(guān)知識的掌握程度。

2. 機器學(xué)習(xí)問題

機器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為大量企業(yè)的核心策略，如果你希望在這一領(lǐng)域發(fā)展你的職業(yè)生涯，就需要準備好面對這些難題。這一部分的內(nèi)容將會最大限度地測試你的機器學(xué)習(xí)技能。

2. 1 評測數(shù)據(jù)科學(xué)家在機器學(xué)習(xí)方面能力的 40 個問題

文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/04/40-questions-test-data-scientist-machine-learning-solution-skillpower-machine-learning-datafest-2017/

如果你已經(jīng)是(或者正打算成為)一名數(shù)據(jù)科學(xué)家，則必須掌握機器學(xué)習(xí)，別無選擇。文章中的問題是經(jīng)過特別設(shè)計用來測試你對于機器學(xué)習(xí)概念性知識的掌握程度的，它將使你做好進入這一行業(yè)的準備。現(xiàn)在請準備開始測試吧!

2. 2 評測數(shù)據(jù)科學(xué)家在自然語言處理方面能力的 30 個問題

文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/07/30-questions-test-data-scientist-natural-language-processing-solution-skilltest-nlp/

自然語言處理(NLP)是一種對機器進行訓(xùn)練，使機器能夠理解人類的語言及文字的科學(xué)。它是機器學(xué)習(xí)行業(yè)中發(fā)展非常迅猛的一個領(lǐng)域。各企業(yè)已開始意識到通過使用機器學(xué)習(xí)方式，從人類書寫的文本中汲取指導(dǎo)性見解的強大力量。請完整地閱讀這些問題，看看你在 NLP 方面的掌握程度如何。

2. 3 評測數(shù)據(jù)科學(xué)家在樹模型方面能力的 30 個問題

文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/09/30-questions-test-tree-based-models/

決策樹(Decision Trees)是機器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域中最為人所推崇的算法之一，它的優(yōu)點在于清晰、易于理解、天然的健壯性以及廣泛的適用性。你可以看到該算法實際進行了哪些操作，以及它采用了哪些步驟以獲得最終方案。在某些業(yè)務(wù)場景中，如果需要向項目干系人解釋某個決策的理由，上述特點就變得非常重要。這部分內(nèi)容也是面試環(huán)節(jié)中的一個重要組成部分。

2. 4 評測數(shù)據(jù)科學(xué)家在支持向量機方面能力的 25 個問題

文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/10/svm-skilltest/

你可以將機器學(xué)習(xí)算法想象成一個軍工廠，其中堆滿了刀劍和斧頭等武器。盡管你有這么多工具可選擇，但仍然要學(xué)習(xí)如何在正確的時機使用它們。“支持向量機”(Support Vector Machines)可以比喻為一把鋒利的小刀 —— 它用于處理較小的數(shù)據(jù)集，但通過這些小型數(shù)據(jù)集，它就可以在創(chuàng)建模型方面發(fā)揮更強大的能力。通過對文章中的 25 個問題進行自測，可以提升你在這一成熟技術(shù)方面的知識。

2. 5 評測數(shù)據(jù)科學(xué)家在降維技能方面能力的 40 個問題

文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/03/questions-dimensionality-reduction-data-scientist/

在面試中，最常見的問題之一是如何處理龐大的數(shù)據(jù)集，它可能包含百萬級的數(shù)據(jù)行以及幾千個數(shù)據(jù)列。在你遇到這類問題時，對降維(Dimensionality Reduction)技術(shù)的理解以及了解在哪些場景下使用這個技術(shù)將會非常有幫助。

2. 6 評測數(shù)據(jù)科學(xué)家在聚類技術(shù)方面能力的 40 個問題

文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/02/test-data-scientist-clustering/

在通過非標簽化數(shù)據(jù)獲取認識的過程中，聚類(Clustering)技術(shù)扮演著一個重要的角色。它將數(shù)據(jù)分類為類似的分組，它為各種商業(yè)決策提供了基本的理解能力，從而提升了決策的準確性。聚類廣泛應(yīng)用在市場、財務(wù)與其他多個產(chǎn)業(yè)中。這又是一個你必須了解的概念，請務(wù)必充分掌握。

3. 深度學(xué)習(xí)問題

深度學(xué)習(xí)是目前在人工智能行業(yè)中最火熱的研究領(lǐng)域，在它的帶動下，各種令人驚嘆的創(chuàng)新和震撼的突破層出不窮，而這才僅僅是個開始!不過，這一領(lǐng)域的工作機會卻相對稀少。如果你有幸得到一次面試機會，務(wù)必對各種困難問題進行充分的準備，在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的工作是沒有捷徑的。這部分內(nèi)容可以使你認識到是否已經(jīng)為面試做好了準備。

3. 1 評測數(shù)據(jù)科學(xué)家的深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識的 45 個問題

文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/01/must-know-questions-deep-learning/

如果你希望進入深度學(xué)習(xí)行業(yè)，文章中的問題是你必須了解的，也相對比較簡單。在閱讀這一部分的后續(xù)文章之前，先嘗試著做一下本文中的測驗，看看你的水平如何。如果遇到你不熟悉的概念，文章中也提供了相應(yīng)的學(xué)習(xí)資源的鏈接。讓我們開始吧!

3. 2 評測數(shù)據(jù)科學(xué)家的深度學(xué)習(xí)能力的 30 個問題

文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/08/skilltest-deep-learning/

本文是測試你的深度學(xué)習(xí)知識水平的一個良好的起點，文中列舉了從初級到高級的各類問題。在這篇測試問題剛發(fā)布后，從結(jié)果來看，很明顯大多數(shù)進行測試的讀者都沒有充分地掌握深度學(xué)習(xí)的知識。你能拿出更好的表現(xiàn)么?來試試看吧!

3. 3 評測數(shù)據(jù)科學(xué)家的深度學(xué)習(xí)能力的 40 個問題

文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/04/40-questions-test-data-scientist-deep-learning/

本文的內(nèi)容是上一篇文章的續(xù)篇，它將測試你對于深度學(xué)習(xí)概念的知識水平。

3. 4 評測數(shù)據(jù)科學(xué)家的圖像處理能力的 25 個問題

文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/10/image-skilltest/

在深度學(xué)習(xí)世界中，圖像處理是當(dāng)前最火熱的領(lǐng)域。由于 Google 和 IBM 這些業(yè)界巨頭紛紛發(fā)布了用于生成圖像分類模型的自動化平臺，人們對這一領(lǐng)域的熱情也在不斷升溫。本文所列舉的問題將測試你在處理圖像數(shù)據(jù)，尤其是圖像處理這部分的知識水平。

3. 5 12 個深度學(xué)習(xí)方面的常見問題

文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/05/deep-learning-faq/

雖然本文的內(nèi)容并不是特別針對面試而設(shè)計的，但你仍然應(yīng)當(dāng)完整地回答每個問題。其中包括一些最基礎(chǔ)的深度學(xué)習(xí)問題，對你來說應(yīng)該是小菜一碟。

4. 案例學(xué)習(xí)

案例學(xué)習(xí)也是數(shù)據(jù)科學(xué)面試流程中的一個重要環(huán)節(jié)，在遇到這類問題時，面試經(jīng)理一定會考查你的結(jié)構(gòu)化思維能力。請確保你仔細閱讀以下案例，在查看答案之前，先嘗試自己解決這些問題，然后再對照答案檢查一下你的回答。

4. 1 通過動態(tài)規(guī)劃方式以 10 倍的速度解答面試中的案例

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/05/ase-studies-10x-faster-using-dynamic-programming/

動態(tài)規(guī)劃并不是一種僅僅通過提供的輸入值就能夠給出正確答案的秘訣或是數(shù)學(xué)公式，而是通過結(jié)合結(jié)構(gòu)化思維和邏輯思維而完成任務(wù)的一種方式。這種概念已經(jīng)有一定的歷史了，目前的使用場景也并不算多。如果你學(xué)會了這種獨特的方式，面試官一定會大為震驚的!

4. 2 數(shù)據(jù)分析能力面試的案例 —— 出租車調(diào)配問題

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/04/case-study-analytics-interviews-dawn-taxi-aggregators/

出租車調(diào)配在某些地方已經(jīng)成為一個重要的課題。在本文中，我們將解決一個出租車調(diào)配的案例。除此之外，我們也需要特別關(guān)注像一位專家一樣處理案例問題的關(guān)鍵點所在。像貝恩、BCG 和麥肯錫這樣的咨詢公司，都很看重面試者在面對案例分析時能否像專家一樣思考。本文將助你成為具備這種素質(zhì)的面試者。

4. 3 分析學(xué)面試中的一個案例

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/02/interesting-analytics-case-study/

這是一道經(jīng)典的路徑優(yōu)化問題，給你幾條可選擇的道路的相關(guān)數(shù)據(jù)，讓你指出最省時間的走法。每答出一道問題，下一題你將面對更多的數(shù)據(jù)，一步步深入整個案例。這正是你將在面試中面對的情形，開足馬力吧!

4. 4 適合新手的案例：呼叫中心優(yōu)化(難度中)

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/04/case-study-level-medium-call-center-optimization/

本文介紹了一個真實生活中的場景：對某個呼叫中心的工作進行優(yōu)化。通過學(xué)習(xí)這一案例，你可以摸索出如何在這樣一個操作密集的職位上模擬出整個環(huán)境。文中的代碼是用 R 語言實現(xiàn)的，不過即使你不熟悉 R，也可以在 Excel 里完成這一問題。

4. 5 案例學(xué)習(xí)：為某個線上商家優(yōu)化產(chǎn)品價格(難度高)

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/07/solving-case-study-optimize-products-price-online-vendor-level-hard/

由于在現(xiàn)實世界中的廣泛應(yīng)用，該案例也成為了一道經(jīng)典題目。它的目標是為某家線上商家優(yōu)化產(chǎn)品價格體系，其實即便在實際生活中，你也需要進行類似的計算。因此，該案例不僅僅是一道數(shù)學(xué)題目，同樣也具有現(xiàn)實意義。在應(yīng)聘較高級的職位時，類似的案例經(jīng)常出現(xiàn)在面試過程中。因此請盡力一試吧!

5. 智力與猜估題

如果你有志成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家，那么直覺性的思考以及快速計算和組織思維的能力將成為一個關(guān)鍵點。這也正是面試官會首先考驗?zāi)愕膯栴}之一，他會提出一道智力題或猜估題(或是兩者皆有)，以考驗?zāi)隳芊窨焖俣�邏輯性地解決這些富有挑戰(zhàn)性的題目。這部分內(nèi)容將幫助你為克服這些挑戰(zhàn)做好準備!

5. 1 通過猜估題測試的訣竅

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/01/tips-crack-guess-estimate-case-study/

猜估題在分析學(xué)與管理咨詢相關(guān)的面試過程中非常普遍。如果你希望順利通過數(shù)據(jù)科學(xué)面試，本文對于幫助你通過第一步非常有用。在本文中，你將學(xué)習(xí)到一些經(jīng)過測試與驗證的技巧，以幫助你克服猜估題。

5. 2 每個分析師都應(yīng)解決的 20 道富有挑戰(zhàn)性的面試智力題

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/07/20-challenging-job-interview-puzzles-which-every-analyst-solve-atleast/

作者在文章中介紹了他在面試數(shù)據(jù)科學(xué)職位時曾遇到的幾道最困難、最有挑戰(zhàn)性的智力題。這些面試題出自高盛、亞馬遜、谷歌和摩根大通等公司。

5. 3 大部分面試者都無法通過的 3 道智力難題

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/01/3-tricky-puzzles-people-wrong-job-interviews/

本文所介紹的三道智力難題是大多數(shù)人在面試中都無法做對的題目。由于這些題目本身就難以理解，如果你無法一次性得出答案也很正常。千萬不要放棄!有些時候，最難的問題反而有著最簡單的解決方法。

5. 4 分析學(xué)面試中常見的智力題(第 1 部分)

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/09/commonly-asked-puzzles-analytics-interviews/

本文涵蓋了在面試中最常見的一些智力問答題，由于這些問題相對簡單，不用費多少功夫就應(yīng)當(dāng)?shù)贸龃鸢�。萬一你在規(guī)定時間內(nèi)無法解出其中的兩道題，或許可以嘗試一下解答不同類型的智力題，熟悉一下解決這些問題的思路。

5. 5 分析學(xué)面試中常見的智力題(第 2 部分)

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/10/commonly-asked-interview-puzzles-part-ii/

本文的第二部分與上半部分的內(nèi)容是一脈相承的，由易到難解決各種智力題。題目共分為三個部分，并且第一部分的問題是沒有給出解決方案的。如果你無法自行得出答案，意味著你或許需要從頭開始學(xué)習(xí)解答智力題的技巧!

6. 針對特定工具與語言的問題

每個有志成為數(shù)據(jù)科學(xué)者的讀者至少應(yīng)掌握一門工具，以處理質(zhì)量分析問題。不過，你掌握的工具越多，你的技能就越廣，坐上你想要的職位的機會也就越大。在數(shù)據(jù)科學(xué)職位的面試過程中，工具類的問題是不可缺少的一環(huán)，在你開始實際面試前，應(yīng)該對這一點做好充分準備。這一部分的內(nèi)容涵蓋了 Python、R、SQL 以及 SAS。

6. 1 數(shù)據(jù)科學(xué)評測之 R 語言技能的 40 個問題

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/05/40-questions-r-for-data-science/

本文中的練習(xí)將全面地測試你的 R 語言技能，包括編程問題以及概念性問題。在答題時請快速給出答案。我的建議是在自測時給每道題設(shè)定時間限制，這樣在面對面試組的時候就不至于手足無措。

6. 2 4 個高難度的 R 面試題

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/05/tricky-interview-questions/

R 是當(dāng)今最受歡迎編程語言之一，這主要得益于它開源的本質(zhì)，以及優(yōu)秀的用戶社區(qū)。文中的 4 個問題是當(dāng)你面對面試的壓力時可能會遇到的最困難的問題。最好對此進行精心準備!

6. 3 在面試中常見的 4 個棘手的 SAS 問題

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2013/11/4-sas-tricky-analytics-interview/

SAS 與其它語言的不同之處在于它非常易于編寫。但某些 SAS 方面的問題還是非常有難度的，對于部分面試者來說確實相當(dāng)困難。本文介紹了 4 個這類問題，并提供了詳細的案例以幫助你著手克服這些困難。

6. 4 在 SAS 基礎(chǔ)方面的一些高難度面試題

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/04/tricky-base-sas-interview-questions-part-ii/

本文實際上是前文的后續(xù)，文中的問題與本系列文章中的上一篇相比難度更高，題目也更長。會問到這些問題的公司往往在分析學(xué)方面有著比較強的基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)問題的處理是它們的日常任務(wù)之一。

6. 5 數(shù)據(jù)科學(xué)評測之 Python 技能測試方面的 40 個問題

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/05/questions-python-for-data-science/

Python 在數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)工具中已經(jīng)牢牢地占據(jù)了領(lǐng)先地位。文中所列舉的問題是與這門編程語言相關(guān)的必讀題。在參加數(shù)據(jù)科學(xué)方面的面試之前，請確保你已經(jīng)經(jīng)過這些問題的測試，為自己打下一個良好的基礎(chǔ)。

6. 6 評測數(shù)據(jù)科學(xué)家的 42 個 SQL 問題

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/05/questions-sql-for-all-aspiring-data-scientists/

無論你使用哪種語言進行建模，掌握 SQL 語言都是你的簡歷中不可缺少的一部分。否則，走上數(shù)據(jù)科學(xué)家崗位的機會就變得非常渺茫。本文列舉了一份詳盡的問題，充分磨練你的 SQL 技能，以做好面試的準備。

7. 新手提示與技巧

對于剛剛跨出校門的畢業(yè)生來說，獲得一份數(shù)據(jù)分析方面的職位并不容易。某些幸運兒或許能夠被企業(yè)選中，委任數(shù)據(jù)分析方面的工作。但是不能指望這種幸運會憑空而降!本文是特別為新手所設(shè)計的，以幫助他們更好地準備面試的流程。

7. 1 參與數(shù)據(jù)分析與科學(xué)企業(yè)校園招聘時的幾點提示

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/11/tips-crack-campus-interviews-non-core-companies/

本文的作者對于通過校園招聘的模式進行了細致的研究，這些模式能讓你清晰地了解各種數(shù)據(jù)分析類的面試。在這篇文章中，作者分享了他在這方面的見解，并提供了一些實用的面試技巧。許多候選人對這些技巧想當(dāng)然地置之不理，結(jié)果在錯失 Offer 之后后悔不迭。

7. 2 新手如何在商業(yè)分析崗位的面試中脫穎而出

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2013/07/prepare-ace-interviews-business-analytics-roles/

部分校園招聘的面試是非常有挑戰(zhàn)性的，尤其是頂級企業(yè)的職位。而對于新手來說，缺乏面試經(jīng)驗也會不時地造成你的局促不安。不過，你完全可以進行針對性的訓(xùn)練，以確保你在關(guān)鍵時刻能夠發(fā)揮出最佳水平。通過學(xué)習(xí)本文的技巧，可以使你在任何數(shù)據(jù)分析面試過程中盡情發(fā)揮。

8. 數(shù)據(jù)科學(xué)家面試的其它(非常)實用的資料

至此，我們已經(jīng)學(xué)習(xí)了面試過程中題目與答案的部分。但即便你已經(jīng)了解這些知識，如果忽略了以下這部分內(nèi)容所涵蓋的面試技巧與行為準備，或許還是不夠!諸如身體語言、思維組織方式、對行業(yè)的了解、領(lǐng)域知識以及能否跟上機器學(xué)習(xí)最新的發(fā)展等因素都將對結(jié)果起到很大的影響。

8. 1 留神 - 數(shù)據(jù)分析崗位的面試官正在仔細觀察你!

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/06/analytics-interview-behaviour-to-avoid/

作為一個數(shù)據(jù)分析師，對細節(jié)的把握和認真鉆研幾乎已經(jīng)成為了他們的第二天性。在面試中所遇到的面試官很可能在數(shù)據(jù)分析的崗位上工作的時間比你更長。因此，你應(yīng)做好準備，對你的評測可能是非常詳盡的。這一部分所列舉的技巧對于這種場合非常實用。

8. 2 數(shù)據(jù)分析面試準備工作權(quán)威指南

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/07/definitive-guide-prepare-analytics-interview/

本文闡述了數(shù)據(jù)分析面試時的常見過程，涵蓋了雇主考查你的各個方面，面試過程中的不同環(huán)節(jié)，以及技術(shù)面試的過程等等。這份指南將幫助你在數(shù)據(jù)分析面試中脫穎而出!

8. 3 開始數(shù)據(jù)科學(xué)生涯的 8 個重要提示

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/10/tips-people-starting-career-data-science/

我應(yīng)該學(xué)習(xí)什么工具 —— R 還是 Python? 應(yīng)當(dāng)關(guān)注哪些技術(shù)?需要學(xué)習(xí)多少統(tǒng)計學(xué)知識?需要學(xué)習(xí)編程技術(shù)么?在踏上數(shù)據(jù)科學(xué)之旅后，你會面臨以上問題。這也是為什么我們會編寫這一篇簡短的文章的原因，文章中所介紹的框架將幫助你順利渡過數(shù)據(jù)科學(xué)生涯的初期階段。

8. 4 關(guān)于數(shù)據(jù)分析相關(guān)職業(yè)，你應(yīng)當(dāng)了解的 10 件事

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/10-analytics-related-career/

本文是一份難得的資料，其中包含了各種詳盡的指導(dǎo)!其中列出的文章都是與職業(yè)生涯相關(guān)的建議與知識。如果你打算進入數(shù)據(jù)分析行業(yè)，這些文章將使你了解必須經(jīng)歷的所有步驟。

8. 5 回歸工作后打入從事數(shù)據(jù)分析行業(yè)?別指望一切會那么順利!

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/05/moving-analytics-break-career-expect-rosy-land/

很多人會因為各種各樣的原因離開工作崗位 1-3 年時間，你是否正面臨著相似的狀況?缺乏相關(guān)經(jīng)驗的人如何在重回工作后踏入分析師的崗位?在本文中，Kunal 將講述他個人的經(jīng)歷，并提出他對這一問題的見解。

8. 6 如何克服缺乏數(shù)據(jù)分析工作經(jīng)驗的弱點

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/05/no-analytics-work-experience/

與上文類似，本文旨在幫助那些缺乏行業(yè)經(jīng)驗的從業(yè)者在重返工作后參與數(shù)據(jù)分析工作。其中的某些要點既適用于新手，也適用于有經(jīng)驗的從業(yè)者。Kunal 將從雇主和潛在候選人兩方面的觀點進行敘述，因此這是一份必讀的文章。

8. 7 計劃未來從事數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)相關(guān)工作?請務(wù)必做好準備!

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/05/planning-late-career-shift-analytics-big-data-prepared/

近 4 年以來，它或許是最常見的問題之一，本文會告訴你在這種情形下會面對的問題。本文不會給你灌雞湯(比如告訴你挑戰(zhàn)雖然有，但是可以通過努力的工作與投入克服阻礙)，而是毫無保留地告訴你各種很有價值的技巧。

8. 8 如何訓(xùn)練你的大腦以培養(yǎng)邏輯性思維?

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/01/train-mind-analytical-thinking/

如果你每天不停地進行計算，這一過程就會變得越來越自然和準確。上班族每周平均有 25 - 30% 的時間用于睡眠，40 - 60% 的時間用于工作，10% 的時間用于吃飯，還有 15 - 25% 的時間處于休閑狀態(tài)。在忙碌的日常生活中，有超過一半的休閑時間都花在交通上。你完全可以利用這一部分時間鍛煉出更敏銳的反應(yīng)能力。本文為你推薦了一些有趣的方式，讓你在休閑時間內(nèi)磨練大腦的反應(yīng)能力。

8. 9 想要接受一份數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的新工作?請先拋出這 5 個問題

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2013/09/analytics-job-5-questions/

在你準備接受一份數(shù)據(jù)分析相關(guān)的職業(yè)前，這幾個問題是你需要詢問你的未來雇主的。設(shè)計這些問題的目的是希望確認你已經(jīng)了解你所要走上的崗位是什么樣的。這些問題不僅能夠幫助你做出正確的選擇，同時也給了雇主一個信號：你對于應(yīng)聘這個職位、從事該行業(yè)的決定是非常嚴肅的。

9. 勵志故事

想給自己點激勵?看這里就對了!下面的這些故事會激勵你更加努力地工作，以獲得夢寐以求的數(shù)據(jù)科學(xué)職位。

9. 1 作為一個 8 年經(jīng)驗的軟件測試工程師，我是如何成為數(shù)據(jù)科學(xué)家的

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/11/mystory-i-became-a-data-scientist-after-8-years-working-as-a-software-test-engineer/

這篇故事的主人公是 Bindhya Rajendran，她是一位電子通信方面的工程師。在她從事質(zhì)量保障領(lǐng)域的工作 8 年之后，通過自身的努力和一絲運氣，順利地得到了數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的一份工作。

9. 2 在 IT 行業(yè)工作 10 年之后，我如何成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家

文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/09/mystory-i-became-a-data-scientist-after-working-for-10-years-in-it-industry/

Karthe 在這篇文章中介紹了他是怎樣在 IT 行業(yè)工作了 10 年之后，轉(zhuǎn)型為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家的故事。同時，他在文章中也提出了許多實用的技巧，他的經(jīng)歷對于那些處于類似情況的候選人能起到很大的激勵作用。

結(jié)語

本文是你所能找到的最全面的一份資料集，如果你從頭至尾認真地進行閱讀練習(xí)，可以說你已經(jīng)做好了面試數(shù)據(jù)科學(xué)職位的準備。即便你已經(jīng)熟悉文中大部分主題的內(nèi)容，這篇指南也將幫助你回顧相關(guān)的知識點。

那么，你有什么樣的故事呢?這篇指南是否對你更好地準備下一次面試派上用場?歡迎你留言告訴我們!

查看英文原文：

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/06/comprehensive-data-science-machine-learning-interview-guide/

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