经过辅导学生10年来的经验，小O发现Data Science（数据科学家）面试准备的重要性与挑战性——它不仅要求知识面广泛，还需要深度理解各个相关领域！
图/OneCareer
- 像商业分析师一样，需要能够熟练构建产品案例分析；
- 如同Data Engineer一般，编写复杂的SQL语句也是必备技能之一；
- 还要具备Software Engineer那样的编程能力，在LeetCode等平台上解决至少Medium难度的问题（有些公司甚至会要求Hard级别）；
- 甚至机器学习、深度学习、统计学以及A/B测试等专业知识也不可或缺，并且都需要有扎实的基础。
本篇文章及第329期《微课堂》将就如何成为优秀的Data Science候选人展开，分析面试题型和技巧。更多备战资料等你来免费领取~
今日福利
PART.01
免费直播讲座
（Data Science面试题型/技巧）
PART.02
数据科学面试题库
（精选40题，附答案解析）
PART.03
《谈薪准则》
（高情商话术，涨幅20%+）
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01
以什么心理准备面试？
在准备面试方面，存在两种不同的情况：
PART.01
主动求职：
主动求职（Active looking）。比如自身有跳槽的想法，希望通过更换工作环境来实现职业发展；又或者是刚毕业的大学生（new grad），刚刚踏入社会，迫切需要寻找合适的工作来开启自己的职业生涯。
PART.02
被动求职：
被动求职（Passive looking）。当遇到非常好的机会摆在面前，或者有招聘人员（recruiter）主动联系你时，你会去了解相关的职位信息。
针对这两种情况，都建议同学们能够预留出几个月的时间，全身心地投入到面试准备工作中。在这期间，要多去尝试面试不同的公司。只有当你手握多个录用通知（multiple offer）时，你在与公司谈判工资待遇时才会更有底气，同时也能从中挑选出自己真正心仪的岗位。
图/网络
当然，这个准备过程是非常辛苦的，但高强度的准备后，自己的专业水平会有质的飞跃，而且，获得的工资可能达到原来的2-3倍呢~
微课堂：
美中时间1月22日晚8点（北京时间1月23日早10点），OneCareer将围绕【Data Science面试题型和技巧】举行直播讲座，邀请到正在全球领先数字支付公司带领 Machine Learning团队的Hunter 老师，帮助留学生面试“一路绿灯”，拿下offer，长按下图抢占直播席位！
02
岗位差异傻傻分不清楚？
DS Analytics、DS Algorithm、Applied Scientist、Research Scientist、Machine Learning Engineer……这些岗位在什么方面存在区别？
大体上可以分成2大块：Analytics 和 Engineering。
每个公司都有不同的岗位，以FLAG公司举例——
从上至下，技术难度呈逐步上升的趋势。通常而言，在同一层级范围内，技术要求越高，相对应的薪资待遇往往也更为丰厚。
PART.01
Meta：
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DS Analytics；
Research DS；
Research Scientist；
Machine Learning Engineer……
PART.02
LinkedIn：
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DS Analytics；
DS Algorithm 属于Machine Learning；
Engineer Family……
PART.03
Amazon：
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Business Intelligence Engineer；
Data Scientist；
Research Scientist；
Software Engineer；
Applied Scientist（比SDE要高薪的数据岗）……
PART.04
Google：
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DS Product Analytics；
DS Engineering；
Research Engineer（比如在DeepMind的大佬）……
03
面试怎么准备？
PART.01
行为面试：
千万不要小瞧Behavioral Question（行为面试）的重要性！
在当今的职场环境中，对于部分公司而言，尤其是Amazon和Netflix，行为面试在整体面试环节中所占的比重相当惊人，几乎占据了50%的份额，其重要性不言而喻！
就拿Amazon来说，针对12个Leadership Principle会展开系列深入的提问。在最终面试环节，一共会有6轮，而每一轮都绕不开行为问题（BQ）的考察。
在回答这些问题时，你需要通过讲述过去发生的故事，来清晰地阐述你是如何展现与该问题相关的能力的。在这里，可千万抱着侥幸心理想着可以临时编造或者当场随意构思答案。因为Amazon期待你分享的是那些具有重大影响力的项目经历。而且，一旦你开始讲述，面试官还会紧接着抛出很多跟进问题，对故事进行深度挖掘。
图/网络
为了能在行为面试中表现出色，建议学生对自己过去的项目进行细致的梳理和分类，整理出不少于14个具体事例，并按照项目所带来的业务影响力从大到小的顺序对它们进行了排序。同时，严格遵循STAR面试法则进行完善。不仅如此，还可以与同学、朋友、老师互相进行模拟面试，通过与他人的互动和交流，发现自己存在的问题。
图/网络
比如说，当被问到“tell me a time when customer tell you they want sth but its not really what they want, what did you do”这样的问题时，如果临场作答，会感到非常慌乱。所以，提前做好准备真的至关重要。
同学们要明白的是，行为面试在很大程度上会影响面试官对你能力和经验的判断，进而决定你最终的职位级别。如果你表现不佳，导致职位被降级，那可能意味着你需要在公司再辛苦工作2年，才有机会获得晋升。要知道，不同职级之间的薪资待遇差距可不小，甚至package的差距可能高达10万美元！
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数据科学面试题库：
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PART.02
技术面试：
图/OneCareer
DS Analytics Or DS Engineering？
如果你更喜欢分析和A/B测试而不是建模，那么数据科学分析可能更适合你。
常见工作
如果Facebook的好友申请数量下降了4%，你的工作可能就是分析数据找出原因。
如果你更喜欢建模和编程，那么数据科学工程可能更适合你，而且通常待遇也会更好。
常见工作
你可能需要建立模型来预测产品在Amazon上的销量。
04
决定Offer前的那些事：
在求职过程中，拿到offer和offer谈判同样至关重要！
建议最好能在相同时间段内争取到多个offer，不仅能够为自己提供更多的选择空间，还能实现收入的最大化。
在某些公司，最初的offer与最终敲定的offer之间可能会相差1.5 - 2倍之多。换句话说，有些公司开始给出的offer可能比较低，也就是存在所谓的“被压价”情况。
在这里，强烈建议同学们get这份“谈薪”话术！
性子软、胆子小，怎么正确与HR交战？
《谈薪准则》：
（篇幅有限，部分内容展示）
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· 隐藏期望薪资：不要一开始就把自己的薪资期望透露给对方，否则收到的offer可能就会是期望的数值。
· 利用多个offer竞争：多拿到几个offer可以增加谈判的筹码。在这个过程中，面试表现、谈判策略以及把握机遇等因素都非常关键。
· 保持良好态度：在整个谈判过程中，要始终保持热情有礼貌的态度，但不要有错误的心态，即认为和老板谈工资就会导致老板不喜欢自己。
实际上，我们最终选择的往往不是包裹最大的offer，而是需要从多个维度去综合考虑，比如股票期权的发放情况（stock refresh）、未来的升职机会、所负责的项目内容、工作与生活的平衡以及绿卡等条件。
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