数据科学面试终极指南
以阅读本文大概需要 2.9 分钟。
今天给大家推荐一本免费的电子书。
相信关注我的大部分都是想转行做数据行业的,但在这个转行的过程中总是会遇到各种各样的问题。
例如分不清数据分析师、数据科学家、数据工程师之间的区别,也不太清楚到底不同的数据岗位需要侧重的技术是哪些,更不清楚这些岗位具体工作内容是什么。无法做到知己知彼,当然也会在求职的时候无法做到百战百胜。
虽然网上有不少关于这方面的解答,但大部分回答都是点到为止,而且回答都很分散,很少有文章能够系统的将这些问题一次性讲透。导致曾经的我也是一度处于蒙圈状态,尤其是在招聘网站看到那些工资动辄三四万数据岗位,但自己却不知该具体该着重学习什么时,那种感觉简直糟透了。
直到后来朋友给我了一本书,在看完后顿时觉得对数据行业有了全新的认识。
今天就给大家推荐这本非常实用的电子书——「数据科学面试终极指南」,本书原本是全英文的,但是我的好友呆鸟免费将其翻译成了中文,为国内的数据科学社区贡献了自己的一份力量,这才让我等英语学渣有机会看到这本好书,这种行为值得我们学习。
下面先来看一下本书的目录。
看完目录应该对这本书有一个大致的了解了,这里我着重要推荐几部分内容,让你能够更加深入的了解本书。
1、各类公司如何看待数据科学
之前我也写过「去什么样的公司最有利于数据分析师的发展?」说明了数据分析师应该如何选择一家公司。因为选择公司对职业发展非常重要,而本书将公司分为:
「开发数据产品的创业公司(200人及下)」
「分析自有数据的创业公司(200人及以下)」
「分析自有数据的财富 500 强大中型公司」
「自有成熟数据团队的大型科技公司」
四种类型,按照数据归属和公司大小进行区分,为以后考虑新公司提供了新的视角。并且根据每个公司对分析师的要求提供了相对应的岗位实例,并且对岗位职责进行了全面解读,对我来说受益良多。
2、数据科学面试题
说到面试题,这肯定是大家最想看到的,我也不例外。面试题看的越多,面试就越不怯场。这就像是考前复习一样,复习的越全面,考试就越有信心。本书举例的面试题有的虽没有标准答案,但给了应答思路。而有标准答案的题甚至给出了解答代码,简直太良心了。
本书一共列举了以下几种类型的面试题:
- 行为试题
- 数学试题
- 统计学试题
- 编程试题
- 场景试题
涵盖了数据科学面试的每一个方面,虽然题量不多,但你依然可以按照这个分类根据自己的短板去找相似类型的题进行刷题,而不是毫无目的的在 LeetCode 上面随意刷题。
3、招聘经理的想法
开头也说了,知己知彼才能百战百胜。很多时候面试不成功都是因为自己以为表现的不错的地方却不是对方感兴趣的点。就比如有的人想做数据分析,但又不想和人打交道不想和人沟通,对各种各样的数据没有足够的好奇心,只想安安静静的处理各种数据需求。在面试的时候将这些表现出来,那么肯定不会被面试官青睐的。
所以“投其所好”是面试的关键,就是说要能够在面试过程中成为对方想要的人才。那么多看看面试官在招聘时的想法、重点关注什么就很有必要了。
以上三点就是我在看这本书的时候最感兴趣的部分,当然其他部分也非常有用,但大部分我之前多多少少已经看过,而且已经在使用这些方法了。但依然值得将本书通读一遍,因为有时候温故才能知新。毕竟整本书不过才 82 页一个下午就能够通读一遍了。
想要本书的可以添加微信公众号「转行做DT」,回复「进群」即可获得。
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