美国数据科学面试准备指南

来源于 @MPYYF，自学了 DS Analytics 的一些内容，然后顺利进入了 tech 行业。每年我都会面试几次数据科学家的职位，以此来评估我的能力，主要集中在分析轨道（统称 DS）。在这里，我想分享一些我使用的资料，希望能帮助那些尚未入门或经验较少的朋友们！🌟

1. 面试准备

1.1 数据科学分析所需准备的主题

• 1. 产品案例研究
• 2. SQL 编码（和/或 Python，R 编码）
• 3. 统计知识
• 4. A/B 测试知识
• 5. 机器学习知识

1.2 如何准备

在准备面试时，有些内容可以短期内练成，而有些则需要较长时间，尤其是对于几乎没有产品或 A/B 测试经验的人。我建议将整个面试过程延长至 6 到 8 周。如果你同时准备多个公司的面试，需要留出更多的时间，因为每个公司的要求都不尽相同，复习时需要进行个性化调整。因此，不要着急去面试，了解每个公司独特的面试流程是很重要的。❗️

如果你在面试中表现不佳，可能会在这一年内被“冻结”机会，这一点请务必记住！更多内容请查看上图，希望能对大家有所帮助。

总结

面试准备并非一蹴而就，尤其是在数据科学这个竞争激烈的领域。细致的计划和充分的准备是通向成功的关键。希望我的分享能为你们的求职之路带来一些启发和帮助！🌈

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