数据科学面试准备

恭喜您收到了数据科学家面试邀请！您在学习、打造作品集以及投递职位方面付出的努力已经得到回报，现在是拿下面试的时候了。这一步并不轻松，您可能会有许多疑问：

• 我需要做背景调研吗？应该投入多少时间？
• 不同类型的面试有什么区别？它们真的差别很大吗？
• 在面试前我应该强化哪些技能？

数据科学面试准备包含多个步骤，我们将逐一讲解。读完本文后，您将拥有一套完整工具，帮助您拿下任何与数据相关的面试。

如何准备数据科学面试：背景调研

首先要做的是功课——研究公司、所属行业以及面试官。这个建议对任何求职面试都适用，但在竞争激烈的数据岗位市场中尤为关键。以下是一些帮助您了解潜在雇主的步骤。

回看职位发布

您很可能投递了许多不同的数据科学岗位，因此务必重温这次面试职位的具体信息。回顾岗位要求、所需技能以及公司的细节，以便在面试时记忆犹新。

访问其官网

看看他们提供哪些产品或服务。选其中两项，思考如何运用您的数据科学家技能提升其功能。在面试中不妨大胆分享您的想法。给出几种切实可行的方式，说明您的技能如何增强公司的竞争力。通过“展示”您的价值，您将大幅提升被录用的机会。

研究其竞争对手

调查行业内的其他玩家。他们提供什么？与您应聘的公司相比有何不同？如果能提出一个胜过竞争对手的好主意，并在面试中给出解决方案，将再好不过。

了解公司的价值观与文化

您的价值观是否与之契合？您是否认同他们的文化？在向雇主做自我介绍时，可以巧妙地表达您的生活原则。对自己要诚实，只选择您真正认同的价值观，以便给面试官留下恰当印象。

了解公司近期成就

他们是否显著提升了客户数量？是否参加了重要会议？利用公司官网和 LinkedIn、Twitter、Facebook 等社交媒体进行了解。做好笔记，并在面试中提及您的发现。谈论对方或其公司取得的成果，往往能赢得好感。

研究您的面试官

如果您已知道面试官是谁，可以在 Google 和 LinkedIn 上搜索了解对方。他们是怎样的人？是否积极参与开源项目？是否在社会组织做志愿者？说不定你们还是校友？这些信息有助于您选择合适的沟通策略，更好地与面试官建立联系。

数据科学面试准备：面试类型

想要拿下数据科学面试，需为各种面试形式做好准备。面试可能通过不同的技术方式进行（电话、视频或现场），也可能由公司不同角色来主导（人力、管理层或数据专业人士）。

任何数据科学面试

1. 回顾您的简历和求职信，因为面试官会针对其中的内容提问。快速浏览有助于您预判可能的问题。
2. 准备好就公司与岗位提出问题。面试是双向沟通，您可以就疑问进行提问。提出相关且有见地的问题也能体现主动性。
3. 准备好薪资期望。无论这是您的第一份数据相关工作，还是您在数据科学方面已有丰富经验，您都应清楚自己的薪资诉求。查看2022 年数据科学薪资预期，了解与您的职级与技能相匹配的薪资范围。
4. 准备好回答最常见的问题，例如：为何想来这里工作？您对管理者有什么期待？您更喜欢独立工作还是与团队紧密合作？
5. 与朋友进行模拟面试。虽然与真实面试不同，但能很好地帮助您发现此前未曾注意的问题。
6. 穿着得体且舒适。既要让自己感到自在，也要契合公司的文化与预期。若是偏传统的企业岗位，可适当正式；若是潮流科技公司，可适当放松。
7. 保证休息。确保睡眠充足、精力充沛，否则将严重影响您的录用机会。

电话面试

电话面试很可能是您最先经历的环节。虽然可能会让人紧张，但提前准备能有效减轻压力：

1. 确保通话稳定顺畅。面试过程中不应出现干扰或断线。
2. 找一个安静的地方，并告知身边的人接下来一小时内不便接待。
3. 给手机充好电。务必避免在对话过程中手机没电关机。

视频面试

视频面试在某些方面与电话面试相似，但这一次您能看到面试官。

1. 保持稳定且快速的网络连接。
2. 预先安装所需的视频软件
3. 留意环境布置；背景应整洁、专业。
4. 确保环境光线充足；在面试前测试视频质量，确认摄像头角度得体。
5. 检查摄像头与麦克风；确保工作正常。

现场面试

您可能先经历电话或视频面试，再进入现场面试。也有可能根据岗位与公司安排，进行多轮现场面试。以下是一些建议：

1. 确认如何到达面试地点。合理规划行程并预估所需时间。
2. 面对面交流中肢体语言很重要。提前练习，给人以友好、开放的印象。
3. 不要迟到，也不要过早到达。大多数情况下，提前 5–10 分钟为宜。

人力面试

由 HR 主导的面试通常是数据科学面试流程的第一步。相较技术知识，他们更关注您的性格画像与人际沟通能力。常见问题包括：

1. 您的优势与劣势是什么？这看似简单，实则在考察自我评估能力。说明您的优势如何为公司创造价值，以及您计划如何改进劣势。
2. 谈谈您犯过的最大错误；以及您如何修复它？向 HR 讲一个故事，包含背景、高潮与结局。说明您从挑战中学到了什么，以及这些经验如何帮助您提升能力。
3. 您如何看待负面反馈？通过阐述如何从反馈中学习并改进工作表现，展现您的职业素养。

数据科学技术面试准备

现在进入数据科学技术面试环节。根据岗位不同，可能需要掌握 SQL、Python、R 和机器学习等技能。这里我们将覆盖您可能需要的一系列技能，并提供相关学习资源。

基础编程

作为数据科学家，您需要编写代码，最常用的是 Python、R 或 SQL：

1. Python。在应聘数据科学家岗位时，快速回顾最常见的 Python 编程面试题，并查看我们的23 道数据科学家面试题清单。
2. R。练习一些R 语言的机器学习面试题。这可能具有挑战性，但也是极佳的学习体验！
3. SQL。数据工程面试 21 题可帮助您了解常见的数据科学 SQL 问题，您还可以查看我们的SQL 速查表。学习如何用 SQL 做出数据驱动决策也是面试准备的关键一环。我们还提供面向80 道常见 SQL 面试题与热门 MySQL 面试题的专门资料。您也可以观看如何拿下 SQL 面试的网络研讨会及一些重要的PostgreSQL 面试题。

统计学

统计几乎无处不在。您不需要达到统计学硕士的水平，但必须牢牢掌握基本概念，包括：均值、中位数、标准差、方差、正态分布、统计模型、概率、贝叶斯统计和假设检验。您可以通过Python 统计面试题练习和R 统计面试题练习来测试自己的统计能力。还可查看我们的统计面试 35 问与答案指南。

数据清洗

真实世界的数据往往非结构化且杂乱无章，因此在分析之前必须进行清洗。任何数据岗位都需要具备识别数据错误与不准确之处、并为统计分析与可视化做好准备的能力。通过我们的Python 数据清洗与R 数据清洗课程，巩固您的数据整理技能。若您应聘的是更偏数据分析师的岗位，请查看我们的22 道数据分析师面试题。

机器学习

根据职位描述，您可能需要掌握一定的机器学习。回顾最常见的 ML 算法：线性与逻辑回归、决策树、随机森林、K 近邻等；然后通过Python 机器学习面试题练习与R 练习来应用所学。此外，查看热门机器学习面试题。

若想更深入理解机器学习，我们的R 语言数据科学线性代数课程是不错的入门。

数据可视化

数据可视化可以说是数据科学家最重要的技能之一。您需要能够将自己的工作以清晰易懂的方式呈现给技术与非技术受众。若需要与客户沟通，这项技能的重要性会成倍提升。请准备好讨论针对不同数据类型的高效图表。查看这些课程：R 的可视化库 ggplot2与Python 的 matplotlib。另外，学习如何有效传达数据洞见。

数据科学面试小贴士

最后，让我们来看看一些有助于您拿下面试的技巧：

没人指望您全都懂

缺少某项特定技能很正常。如果公司要求用 R 给出解决方案，而您只会用 Python，那么就展示您如何用 Python 解决问题，并表达您愿意学习 R 的态度。

回答前先思考

若问题需要时间思考，可以请求稍作思考。这表明您认真对待对方的问题。但请不要每题都如此。

解释数据科学家的角色

有时，尤其在小公司里，他们可能并不完全清楚为何需要数据科学家。若遇到这种情况，请强调您如何通过改进现有产品或创造新方案，来提升公司的知名度与利润。

行业有别

在不同行业担任数据科学家的工作差异可能很大。生物科技公司与云服务提供商就截然不同。花些时间了解公司所在领域的特点，向公司展示您的学习意愿。不过，从本质上讲，大家都是与数据打交道，而处理数据的方法在各行业间有许多共通之处。

面对拒绝

这就是当今竞争激烈的就业市场现实。从错误中学习，持续掌握新技能并打磨旧技能。向更资深的员工请教，尤其是从事数据科学的同事。如果未能拿到某个岗位，也可以向面试官寻求反馈。

结语

现在您已经知道如何准备数据科学家面试了！让我们回顾要点：

• 对公司、行业与面试官进行背景调研。
• 针对不同类型的面试分别准备：电话、视频、现场，以及与 HR、管理层或数据专业人士的面试。
• 不过，面试在许多方面也有共通点。将上述准备步骤纳入您的日常流程。
• 海量数据科学资源可帮助您应对任何技术问题。请定期查看！
• 务必阅读我们专门整理的各层级数据科学家热门面试题指南。