全文共2901字，预计学习时长6分钟
经过层层筛选，你得到了一个数据科学职位的面试机会。但在面试前一天，你应该学习什么？又应该忽略什么？有没有一些可以采用的“套路”？
深入研究自己的数据科学简历
对于任何面试，尤其是数据面试来说，这绝对是最重要的一点。你应该能够解释你的简历中罗列的一切内容。对于任何一样在简历上有据可循的东西，你都应该能够对此提出自己的看法。
比如说，如果你已经列出了一个NLP项目，但却无法解释其细节——这对面试官来说是一个大大的危险信号。
利用面试的前一天修改完善简历。将无用的细节删除。有必要的话还可以加入新的内容。思考所列出的每一条经历与项目——它们是否与面试有关？
这就意味着，如果你曾在一家营销公司做非技术岗位，那么这个经历可能就与数据科学这一职位没有什么必然的联系。你应该考虑将上述的经历从简历中剔除。提到这样的经历只会让面试官感觉你不清楚自己想从工作中得到什么。
另外，想想你将如何阐述你的工作经验。陈述中应该包括技能，以及它们是如何引领你取得进步的。思考下列两种陈述：
——曾使用LSTM's预测公司股票价格。
——曾使用LSTM's预测公司股票价格，准确性比历史平均值高40%。
第二句话听起来难道不比第一句更令人印象深刻吗？
确保你的成就是可衡量并且可量化的。这会给面试官们留下更好的印象。
研究你的数据科学项目
就像简历上的其他细节一样，选择在面试中讨论的项目也是至关重要的。如果有任何项目与你所应聘的角色无关，那么无论怎么描述它都无济于事。这只能告诉面试官你分不清孰轻孰重。
图片来源：DataOptimal
列出可以展示你的工作能力的3到4个项目，并且想好如何介绍它们。这些项目可以来自于你目前就职的组织、实习或者一些课程作业，甚至可以是使用Analytics Vidhya数据集或Kaggle的独立项目。此外，请记住，这些项目应该与工作简介相关。
举个例子。有人曾在简历上列出了一个两年前做的研究项目。当他阐述我在这个项目中所做的工作时，犯了一个错误。他提到了“三次样条曲线”这个术语。面试官马上要其阐述这个术语。结果，他没有得到这个职位。
这对于所有的求职者都是个教训！
练习解谜——关键的数据科学技能
谜题测试是评估应聘者快速思考能力和分析能力的一种相当流行的方法。你需要有逻辑性、创造性，善于用数字来解决谜题。
许多组织使用谜题测试来测试他候选人解决问题的能力。他们想知道你的思维过程以及处理问题的方式。
本文无法提供一个帮助你解决所有题目的完整指南，但有一些技巧可以给你提供思路：
· 仔细研究问题并理解所有细节。如果没有明确提及假定前提，询问是否有任何相关假设。
· 这是为了展示你的思维过程。所以当你思考的时候，一定要让你的面试官了解你的解决方案。
· 不要在一个方法上浪费太多时间。听取面试官的建议，并相应地修改你的方法。
· 要知道，你不能完全解决这个谜题也没有关系。不同的谜题难度不同，并非所有的谜题都能一次性解决。
准备面对面案例研究
企业常常使用案例研究作为评估候选人处理现实问题能力的一种手段。案例研究最接近于你入职以后会面临的问题。我见过一些新手在数据科学面试中的案例研究部分饱受折磨。
案例研究的棘手之处在于它可能与数据科学没有直接关系。例如，我得到了一个关于如何预测德里NCR的黑色汽车数量的案例研究。这是一个棘手的问题，但如果你有一个结构化的思维模式，你将会表现得十分精彩！
由于没有固定的公式来解决这些问题，进行案例研究可能显得很困难。但你可以参考以下几点来推进研究：
· 多问问题。无论你脑海里想到什么问题，都要问清楚！这将帮助你发现解决方案所需的更多详细信息。
· 使问题结构化。可以将所有可用数据写到一个表格中。结构化组织可能会揭示数据中的一些隐藏的结构。
· 多练习！尝试不同领域的案例研究，如零售、医疗保健、商业等。实践越多，新问题就越容易出现。
· 记住重要的是有效的头脑风暴和出彩的讨论。目标不是达到一个固定的或预先定义的解决方案，而是找到一条处理它的途径并展示你的思维过程。
在AnalyticsVidhya上看一些案例研究（练好每一个案例，你马上就可以准备好面试了）：
· 呼叫中心优化
传送门：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/04/operational-analytics-case-study-freshers-call-center-optimization/?utm_source=blog&utm_medium=6-essential-tips-should-know-day-before-data-science-interview
· 出租车集散站的曙光
传送门：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/04/case-study-analytics-interviews-dawn-taxi-aggregators/?utm_source=blog&utm_medium=6-essential-tips-should-know-day-before-data-science-interview
· 优化在线供应商的产品价格
传送门：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/07/solving-case-study-optimize-products-price-online-vendor-level-hard/?utm_source=blog&utm_medium=6-essential-tips-should-know-day-before-data-science-interview
研究职位描述与应聘企业的信息
研究职位描述的好处显而易见。你可以根据职位的需求简化准备工作。
有时，雇主甚至可能会问应聘者一个问题或让他们用关键字来描述职位，确保他们已经仔细阅读职位描述：
· “我们使用什么技术？”
· “你对这个职位有什么期望？”
· “你能告诉我，我们的数据科学团队最新的开源项目是什么吗？”
如果你不仔细研究这个公司和这个职位，这些将会是送命题。
强烈建议应聘者应该花些时间来阅读公司的使命、愿景和核心价值观。了解他们的主要成就。试着找到他们所拥有的数据科学成果，以及所从事的项目。如果可能的话，找出企业的层次结构以及数据科学团队是如何融入其中的。
研究组织及其结构将帮助你向面试官提出更好的问题。这会增加你对该企业的热情和好奇心，还会给面试官留下深刻的印象。
复习疑难术语
以前有没有数据科学术语使你感到困惑？相信一定是有的——即使是经验丰富的数据科学家也是有的。
以下是建议在面试前一天阅读一些疑难术语或概念：
· 第一型及第二型错误
· 查准率和查全率
· 假正率与真负率
· 商业指标与数据指标
· 模型部署
图片来源：AB Tasty
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编译组：邓笑萱、夏伊凡
相关链接：
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