美国数据科学面试的攻略揭秘

😎根据我面试的经历、刷到的面经，加上周围朋友的经历，我觉得数据科学面试可以从以下五个方面下手：

✅ SQL的重要性

SQL在数据科学的旅途中扮演着至关重要的角色。这部分不仅可能在
在线评估（Online Assessment）中出现，更是在实际面试中常见的考查内容。为了做到游刃有余，建议大家多刷题，尤其是在LeetCode上进行训练。记得勤于总结，甚至有一些面试会要求候选人现场写SQL代码。

✅ Case Questions / 数据科学案例问题

这类问题在许多知名科技公司面试中非常普遍。准备的时候一定要多多参考已有的案例，甚至可以考虑查阅一些专业书籍，踏实基础知识。

✅ 机器学习与统计问题

这一部分的重要性堪比黄金，很多时候它会在在线评估或者面试中出现。许多公司可能会根据你的简历，专门挑选提到的项目来询问，尤其是一些技术细节，比如“F1 score的计算方法”。因此，了解并掌握这些概念将成为你的竞争力。

✅ Python编程问题

有不少公司会通过在线评估或带回家（Take-home）的方式对Python进行考查，通常分为两大类：建模与纯编程题。尽管纯Python问题不会太复杂，但适当的准备依然是必要的，鼓励大家继续进行相关的编程练习。

✅ 行为及公司特定问题

如今有很多模板可供参考，但我依然主张保持真实，多准备几则真实的故事，并运用STAR原则（情境、任务、行动、结果）。除非是亚马逊特别注重行为面试问题，否则其它公司一般不会对这方面有过多的苛求。

篇幅有限，我在此总结了数据科学面试的要点，希望这些宝贵的信息对你们有所帮助！📩

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