Product Data Scientist 面试指南

在科技公司，Data Scientist（数据科学家）通常分为两类：Product Data Scientist 和 Machine Learning Data Scientist。今天我们重点讲解 Product Data Scientist 的面试要点。

主要考点

1. SQL

• Window Function：熟悉 rank、rownumber、lag、lead 等函数。

• Join：理解不同类型的 join（inner join, outer join, left join, right join）。

• Select 嵌套：掌握子查询和嵌套查询。

• 时间转换 Syntax：了解常见的时间处理函数和语法。

2. Python Pandas

• DataFrame Manipulation：熟练使用 pandas 进行数据处理和操作。

• 算法较少：面试中较少考察复杂算法，更多关注数据操作。

3. A/B Test

• Emma Ding 的视频：推荐观看 YouTube 上 Emma Ding 的 A/B 测试视频，掌握 A/B 测试的基本概念和实践方法。

4. Statistics（统计学）

• Probability（概率）：理解基本概率概念。

• Alpha/Beta/P-value 解释：能够清晰地解释这些统计概念。

• Binomial Distribution（二项分布）、Geometric Distribution（几何分布）。

• Expected Value（期望值）、Variance（方差）。

5. Case

• 问题拆解：学会如何分解和深入分析问题。

• Framework：面试前准备自己的问题解决框架。下次会单独写一篇详细讲解这部分内容。

6. Business Sense

• Metrics 定义：对一个测量问题，如何确定 primary/secondary/guardrail metrics。

• Metrics 之间的 Tradeoff：了解不同指标之间的权衡。

• Emma Ding 的视频：观看相关视频以加强这方面的理解。

7. Behavioral

• 常见问题：使用 STAR 法则准备常见行为面试问题。

8. Past Experience

• 项目准备：熟悉自己简历中的项目，准备详细回答每个细节，避免被面试官挑战到答不出来。

Product Data Scientist vs Machine Learning Data Scientist

选择建议：

• Product Data Scientist：适合统计背景、对算法不感兴趣、对业务和产品感兴趣、沟通能力强、喜欢与人打交道的人。

• Machine Learning Data Scientist：适合编码能力强、数学和算法优秀、对产品不那么感兴趣、不喜欢与人打交道的人。

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