引言
2012 年，《哈佛商业评论》将数据科学家评为 21 世纪最性感的职业。十年后，尽管 AutoML 平台（如 AWS Redshift ML 和 Google Cloud AutoML）不断涌现，并经历了疫情期间的放缓，数据科学家依然是最受欢迎的职位之一。事实上，据称数据科学家在科技行业中是薪酬最高的岗位之一，平均年薪可达 150,000 美元。
尽管具体职责会因行业和公司而异，但大多数数据科学家的共同使命是帮助组织从数据中创造价值。他们通过在海量数据中探索模式与趋势、向广泛的相关方沟通结果，以及构建和维护模型以支持自动化决策来实现这一目标。因此，成为数据科学家需要兼具统计、编程、商业洞察与沟通的多元技能——并需在一系列面试问题和带回家挑战中加以展示。
在这篇博文中，我们将从求职者与面试官的视角分享一些建议，帮助您在数据科学家面试中脱颖而出，拿到理想的 offer。
建议一：熟悉岗位与公司
如上所述，“数据科学家”是一个相对模糊的称谓，可能指代围绕数据展开的多种角色。不同公司或不同行业的两位数据科学家，日常工作内容可能截然不同。因此，务必仔细阅读职位描述中的职责部分，或直接向面试官询问：“这个岗位的一天通常是什么样的？是更多时间在做数据探索与可视化，还是主要在构建模型？”您对岗位细节了解得越多，就越能尽早判断它与您的背景与兴趣是否匹配。这将帮助您锁定更合适的职位，并提升获得真正心仪工作的机会。
您可以在 Indeed、LinkedIn 等求职网站上找到关于提升个人品牌与匹配度的实用建议。如果您想获取专门面向数据科学与分析领域的职业建议，Datacamp 的职业服务会很有帮助——这里有该领域资深职业教练提供的个性化辅导。
当您确定了合适的岗位后，下一步就是向公司展示您对其业务的热情。对于刚开始从事数据科学、或计划跨行业转型的人来说，这可能有些挑战，因为您在目标行业解决业务问题的经验可能并不多。
我们发现非常有帮助的一点，是围绕目标行业做一些相关项目，并在简历与面试中提及。例如，如果您从未接受过金融方面的培训，但想申请投行的数据科学家岗位，那么在 DataCamp 上完成类似“建模美国债券收益率波动性”这样的引导式项目，可以帮助您了解金融领域数据科学家需要解决的业务问题类型。
Kaggle 也是一个很好的平台，您可以在上面找到许多有趣的竞赛与数据集。通过动手做这些项目并在面试中进行交流，您不仅能累积该行业的基础知识，也能向公司展示您对其业务的高度兴趣——以至于愿意在业余时间探索其相关用例。
建议二：在带回家挑战中充分展现技术实力
数据科学岗位的招聘流程通常包含带回家挑战，候选人会获得一个或多个数据集，以及若干待解决的业务问题。虽然提交要求可能不同，但一般都需要分享代码、模型与分析输出。
许多候选人把这视为展示技术技能的绝佳机会。R 和 Python 是数据科学的主要语言，并各自有数据整理、统计建模与机器学习的必备包，例如 Python 的 pandas、sklearn、statsmodels，以及 R 的 tidyr、dplyr、caret。如果您刚入门数据科学，建议在 DataCamp 上选修一些职业路径课程，如：Python 数据科学家与R 数据科学家。除了丰富的课程，Datacamp 还提供 Workspace，预置代码模板与数据集，方便希望通过实战弥合“学”与“做”之间差距的学习者。
有时容易被低估的是数据叙事的作用。优秀的数据科学家也是高效的讲述者，能够清晰传达模型输出并说服相关方，从而推动真实的业务变革。俗话说，“一图胜千言”。因此，请务必在分析报告中加入直观的数据可视化，帮助面试官理解您如何在数据中发现模式，并展示模型如何创造价值。除了常见的 matplotlib（Python）、seaborn（Python）与 ggplot2（R），若您想构建基于 Web 的交互式仪表板，plotly也是值得一试的绘图库。DataCamp 上这门课程或许对您有帮助：Python 中使用 Plotly 的数据可视化入门。
或者，您也可以尝试 Tableau、Power BI、Google Data Studio 等零代码 BI 工具。这些工具带来两大优势：一方面，它们是数据分析师、产品经理等非技术相关方常用的可视化工具。掌握它们表明您可以轻松融入公司现有的数据分析技术栈。另一方面，它们通常比 Python 或 R 的可视化包提供更多自定义能力，便于快速搭建“幻灯片风格”的交互式分析报告。如果您是新手，DataCamp 上的Tableau 入门是个不错的起点。
最后但同样重要的是，代码的交付方式也很关键。除非另有说明，最好基于 Git 构建您的方案，并在代码中就绪集成所有依赖。没有什么比面试官收到一个压缩包、尝试运行却只看到“无法找到包 XYZ”之类的报错更让人挫败。同时，请确保代码配有简洁且规范的文档，便于他人理解您的思路。
建议三：分享过往项目时牢记数据产品全生命周期
大多数情况下，申请数据科学岗位的候选人需要分享以往的项目经验。一个常见的误区是花太多时间描述技术细节，例如如何清洗数据、如何微调（超）参数。这可能让面试官被他们未必完全关心的信息淹没，同时也挤占了他们了解您商业敏感度与利益相关方管理能力的时间。
因此，我建议您在准备关于过往项目的面试问题时，务必遵循STAR 框架，并覆盖数据产品生命周期的各个阶段，即便其中有些环节并非您直接负责：
- 业务目标与问题：您的项目试图解决哪些业务问题？为哪些目标或 KPI 作出贡献？
- 数据采集：在数据收集过程中遇到了哪些挑战？您是如何应对的？
- 探索性数据分析：您如何将分析结果呈现给非技术相关方？他们提出了哪些问题或质疑？您如何回应？
- 建模与逻辑：为何最终选择了所实施的模型（从技术与非技术动机两方面说明）？您的方法有哪些关键限制？
- 测试与部署：您如何测试与部署模型？
- 监控：您选用哪些指标评估模型表现？有哪些经验教训？基于此如何改进模型？
图 1. 数据产品生命周期
此外，不要忘记强调其中涉及的不同角色（如产品经理、数据分析师、数据工程师、测试人员与业务运营经理）、各自职责，以及您与他们的协作方式。这样，面试官往往会对您的商业思维与团队合作能力留下深刻印象。
结语
本文回顾了数据科学家需求的增长趋势，并分享了若干有助于破解数据科学家面试（涵盖技术与非技术）的实用建议。如果您希望在未来拿到数据科学家的工作，也许可以尝试这些方法，或从一门获得认证的数据科学课程开始，循序渐进迈向理想的 offer。
引言
2012 年，《哈佛商业评论》将数据科学家评为 21 世纪最性感的职业。十年后，尽管 AutoML 平台（如 AWS Redshift ML 和 Google Cloud AutoML）不断涌现，并经历了疫情期间的放缓，数据科学家依然是最受欢迎的职位之一。事实上，据称数据科学家在科技行业中是薪酬最高的岗位之一，平均年薪可达 150,000 美元。
尽管具体职责会因行业和公司而异，但大多数数据科学家的共同使命是帮助组织从数据中创造价值。他们通过在海量数据中探索模式与趋势、向广泛的相关方沟通结果，以及构建和维护模型以支持自动化决策来实现这一目标。因此，成为数据科学家需要兼具统计、编程、商业洞察与沟通的多元技能——并需在一系列面试问题和带回家挑战中加以展示。
在这篇博文中，我们将从求职者与面试官的视角分享一些建议，帮助您在数据科学家面试中脱颖而出，拿到理想的 offer。
建议一：熟悉岗位与公司
如上所述，“数据科学家”是一个相对模糊的称谓，可能指代围绕数据展开的多种角色。不同公司或不同行业的两位数据科学家，日常工作内容可能截然不同。因此，务必仔细阅读职位描述中的职责部分，或直接向面试官询问：“这个岗位的一天通常是什么样的？是更多时间在做数据探索与可视化，还是主要在构建模型？”您对岗位细节了解得越多，就越能尽早判断它与您的背景与兴趣是否匹配。这将帮助您锁定更合适的职位，并提升获得真正心仪工作的机会。
您可以在 Indeed、LinkedIn 等求职网站上找到关于提升个人品牌与匹配度的实用建议。如果您想获取专门面向数据科学与分析领域的职业建议，Datacamp 的职业服务会很有帮助——这里有该领域资深职业教练提供的个性化辅导。
当您确定了合适的岗位后，下一步就是向公司展示您对其业务的热情。对于刚开始从事数据科学、或计划跨行业转型的人来说，这可能有些挑战，因为您在目标行业解决业务问题的经验可能并不多。
我们发现非常有帮助的一点，是围绕目标行业做一些相关项目，并在简历与面试中提及。例如，如果您从未接受过金融方面的培训，但想申请投行的数据科学家岗位，那么在 DataCamp 上完成类似“建模美国债券收益率波动性”这样的引导式项目，可以帮助您了解金融领域数据科学家需要解决的业务问题类型。
Kaggle 也是一个很好的平台，您可以在上面找到许多有趣的竞赛与数据集。通过动手做这些项目并在面试中进行交流，您不仅能累积该行业的基础知识，也能向公司展示您对其业务的高度兴趣——以至于愿意在业余时间探索其相关用例。
建议二：在带回家挑战中充分展现技术实力
数据科学岗位的招聘流程通常包含带回家挑战，候选人会获得一个或多个数据集，以及若干待解决的业务问题。虽然提交要求可能不同，但一般都需要分享代码、模型与分析输出。
许多候选人把这视为展示技术技能的绝佳机会。R 和 Python 是数据科学的主要语言，并各自有数据整理、统计建模与机器学习的必备包，例如 Python 的 pandas、sklearn、statsmodels，以及 R 的 tidyr、dplyr、caret。如果您刚入门数据科学，建议在 DataCamp 上选修一些职业路径课程，如：Python 数据科学家与R 数据科学家。除了丰富的课程，Datacamp 还提供 Workspace，预置代码模板与数据集，方便希望通过实战弥合“学”与“做”之间差距的学习者。
有时容易被低估的是数据叙事的作用。优秀的数据科学家也是高效的讲述者，能够清晰传达模型输出并说服相关方，从而推动真实的业务变革。俗话说，“一图胜千言”。因此，请务必在分析报告中加入直观的数据可视化，帮助面试官理解您如何在数据中发现模式，并展示模型如何创造价值。除了常见的 matplotlib（Python）、seaborn（Python）与 ggplot2（R），若您想构建基于 Web 的交互式仪表板，plotly也是值得一试的绘图库。DataCamp 上这门课程或许对您有帮助：Python 中使用 Plotly 的数据可视化入门。
或者，您也可以尝试 Tableau、Power BI、Google Data Studio 等零代码 BI 工具。这些工具带来两大优势：一方面，它们是数据分析师、产品经理等非技术相关方常用的可视化工具。掌握它们表明您可以轻松融入公司现有的数据分析技术栈。另一方面，它们通常比 Python 或 R 的可视化包提供更多自定义能力，便于快速搭建“幻灯片风格”的交互式分析报告。如果您是新手，DataCamp 上的Tableau 入门是个不错的起点。
最后但同样重要的是，代码的交付方式也很关键。除非另有说明，最好基于 Git 构建您的方案，并在代码中就绪集成所有依赖。没有什么比面试官收到一个压缩包、尝试运行却只看到“无法找到包 XYZ”之类的报错更让人挫败。同时，请确保代码配有简洁且规范的文档，便于他人理解您的思路。
建议三：分享过往项目时牢记数据产品全生命周期
大多数情况下，申请数据科学岗位的候选人需要分享以往的项目经验。一个常见的误区是花太多时间描述技术细节，例如如何清洗数据、如何微调（超）参数。这可能让面试官被他们未必完全关心的信息淹没，同时也挤占了他们了解您商业敏感度与利益相关方管理能力的时间。
因此，我建议您在准备关于过往项目的面试问题时，务必遵循STAR 框架，并覆盖数据产品生命周期的各个阶段，即便其中有些环节并非您直接负责：
此外，不要忘记强调其中涉及的不同角色（如产品经理、数据分析师、数据工程师、测试人员与业务运营经理）、各自职责，以及您与他们的协作方式。这样，面试官往往会对您的商业思维与团队合作能力留下深刻印象。
结语
本文回顾了数据科学家需求的增长趋势，并分享了若干有助于破解数据科学家面试（涵盖技术与非技术）的实用建议。如果您希望在未来拿到数据科学家的工作，也许可以尝试这些方法，或从一门获得认证的数据科学课程开始，循序渐进迈向理想的 offer。