原文：
www.kdnuggets.com/2016/11/tips-improve-your-data-science-interview.html
评论
面试的目的是筛选出不合格的候选人。然而，面试并不完美，有些方面并不能代表实际工作。有些人持愤世嫉俗的态度，将这一点作为被拒绝时的借口。他们会说：“他们为什么问我这个？谁都可以查出来！”虽然这可能是真的，但发泄并不会帮你找到工作。对于公司来说，拒绝优秀的人比雇佣一个不合适的人更有意义。作为数据科学家，我们应该了解假阳性和真阳性率的权衡！在这篇文章中，我会给你一些提高面试技能的建议和资源，帮助你减少因为不合理原因被拒绝的可能性。
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准备并演练故事。你应该预期会有旨在了解你的态度/性格的问题，并且已经考虑好几个展示你过去优秀品质的例子。例如，亚马逊有一份领导力原则的清单，他们会根据这些原则进行面试。找类似的东西，花几个小时思考你做过的所有精彩事情，并写出简洁的回答。关键在于能够讲述一个短小的轶事，包含足够的细节来设置叙述，并证明你是完成了他们询问的好事的人。他们会问澄清性问题，如果他们愿意的话，但避免冗长和提供过多信息。无聊不会帮到你！
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减少惊讶。面试中最难的部分是需要迅速思考来回答问题，而大家都在看着你，时间在滴答作响。即使是你平时认为很简单的问题，在这种环境下也会显得很难。通过了解每次面试中可能遇到的情况，并为你知道会发生的所有事情做好准备，尽量减少这种惊讶。 Glassdoor 有来自经历过面试的人的评论，所以在面试前做些研究，至少阅读一下现有的资料。总是询问招聘人员你可以期待什么以及他们的准备建议。
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练习解决问题，可以大声朗读并在纸上写下解决方案。如果你是数据科学家，SQL 问题非常常见。可以从JitBits或ProgrammerInterview等地方找到示例问题，并实际解决它们。当你犯错时，写下你遗漏的部分，这样你就知道需要在这个话题上花更多时间。
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建立并练习你的问题解决框架。在做了很多技术面试后，我发现相同的框架可以应用于大多数问题，并且这样做能给我带来思路的清晰和良好的势头。我会专门写一篇文章来阐述我使用的框架，但你会通过解决许多这些问题来开发自己的框架。
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了解基础知识。像 Brilliant.org 的组合数学页面这样的资源会为你提供核心原理的复习以及测试自己的示例。你应该预计会有概率和统计的问题，所以不要浪费时间去记忆贝叶斯定理，而是可以提前准备。
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了解常见的技术概念。如果你从事数据科学工作，你需要理解偏差/方差。你需要知道如何检测和处理过拟合模型。你需要知道处理类别高度不平衡的分类问题的策略。你需要了解各种模型结构的优缺点。你还需要理解算法的基本原理；例如，随机森林中的“随机”是什么，梯度提升是什么意思？把技术面试当作一场口头的综合考试，学习主要概念的核心原理。
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了解公司。花时间思考公司的产品、你的工作如何影响业务核心，以及你会如何通过你的工作来解决一个重要问题。我记得在面试一个定价分析岗位时，面试官问我：你会如何为这个产品定价？我没有一个好的答案，这是不可接受的。你应该花时间深入思考这个角色可能涉及的问题，并能够有一些细致的讨论。我应该花时间了解该领域的定价通常是如何设置的，考虑几种方法，并研究他们的工程博客以尝试理解他们目前是如何做的。网络上有大量信息可以帮助你，你只需主动去寻找和吸收。
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认识到仅仅具备技术资格只是其中的一部分。人们还会根据他们是否喜欢你来给出反馈。展现出良好的情绪，恭维他们和他们的公司，表现出你对角色的兴奋以及对机会的谦逊。喜欢你的人更容易原谅你的小技术缺陷，而不是对一个技术非常出色但行为粗鲁的人。与招聘人员的沟通也是如此。过于礼貌，发送跟进感谢信，并在每个机会中表达你的感激之情（这应该是真诚的！）。
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认识到面试注定会很艰难，挣扎是正常的。最重要的是即使感到陷入困境并不知道如何继续，也不要放弃。不要让自己表露出明显的沮丧或冷漠。在这些时刻，你应该大声说出你遇到的困难和你发现的问题。如果你的解决方案不起作用，解释原因并尝试找出导致失败的部分。通常他们会给出温和的提示。重要的是保持好奇心并讨论出来。我曾有几次经历，离开时感到尴尬，确信自己面试失败了，结果后来得到的反馈却是他们觉得我做得很好，想让我进入下一轮。你永远不知道他们在想什么，所以保持积极！
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最后，真正内化一个观念，那就是工作被拒绝并不是对你才能的评判。你很可能会被拒绝……几次。但没关系，因为这个世界很大，我们知道这是一个数字游戏。并不是每个人都适合每份工作和团队，即使他们在技术上非常优秀。有时你被拒绝是因为不合适，有时是因为你在面试中表现不佳（尽管你很适合这个职位），还有时是因为你永远无法理解的原因。当你被拒绝时，允许自己有时间吸收任何负面情绪，然后联系他们，感谢他们并获取反馈，了解如何改进。
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