《顶级7个必备备考表,让你在数据科学面试中出类拔萃》

《顶级7个必备备考技巧,让你在数据科学面试中脱颖而出》

 

获得数据科学工作并非易事。每个工作岗位都会收到数百份申请,你需要脱颖而出才能获得面试的机会。一旦进入面试环节,你需要展示出技术能力和沟通技巧,证明自己是合适的人选。

这就是为什么拥有正确的准备和材料可以给你带来关键的优势。在他的新博客中,我们将介绍每个数据科学候选人在即将面试前都应该复习的最重要的备考资料。这些备考资料涵盖了广泛的关键数据科学主题,从统计学和Python到SQL和机器学习算法。

 

1. SQL

 

结构化查询语言(SQL)用于管理和访问数据库。这是数据科学家最重要的技能。除了访问数据外,数据专业人员还会在大量数据上运行数据分析查询。

无论你为哪个技术数据面试做准备,SQL入门备考资料都会成为你的一本实用指南。它将帮助你复习常见的语法,并教你如何使用它们。此外,它还将协助你应对编码面试。

 

2. 概率和统计

 

许多数据科学家在日常工作中不使用概率或统计测试。要跟上所有重要的术语可能会有些困难。然而,重要的是要注意,你可能会被问及诸如A/B测试、置信区间、假设检验、相关分析等概念。

如果你害怕在面试中感到尴尬,可以通过参考概率和统计备考资料来刷新记忆。这份备考资料由斯坦福大学提供,包含了可能在面试中使用的所有基本术语。

 

3. Pandas

 

Pandas是一个主要用于数据清洗、整理、分析、处理和保存的Python库。在面试中,你可能会被问及有关该库的各种组件以及如何使用Pandas进行数据分析。你还可能被要求根据自己的发现进行数据分析并撰写报告。

Pandas数据整理备考资料提供了关于各种Pandas函数的简明信息,并配有可视化表示,助你在技术和编码面试中取得成功。

 

4. 数据可视化

 

数据可视化是数据科学家的重要技能。虽然数据科学家擅长数据分析,但选择正确的绘图类型以有效地传达洞察力可能有些棘手。在面试中,选择不恰当的图表来展示分析结果可能给面试官留下不佳印象。

为避免这个陷阱,数据科学家必须看看数据可视化备考资料,以便直观地选择传达所需信息的最佳图表。这将有助于你在编码面试和任务完成时。

 

5. Scikit-learn

 

Scikit-learn是广泛使用的Python库,提供各种工具和功能来实现不同的机器学习算法。作为数据科学家,你可能需要使用Scikit-learn的各种函数来解决基本的回归问题,包括数据增加、处理、模型训练和优化。

构建和评估机器学习模型是数据科学家工作的关键部分。通过查阅Scikit-learn机器学习备考资料来学习Scikit-learn的各种函数是很自然的选择。

 

6. Git

 

Git是数据科学家必须掌握的关键技能,尤其是那些在协作团队中工作的人。在任何有多位贡献者的数据科学项目中,Git可以实现版本控制和代码合并,使团队成员可以同时在代码上工作,而不会出现运行冲突。

在被邀请参与项目之前,您必须展示出您的Git技能。因此,非常有必要查看Git for Data Science备忘单,学习最常用的语法和函数。

 

7. 数据科学超级备忘单

 

这份数据科学超级备忘单有点不同。您将通过它来学习所有重要的理论概念。

您将学习以下内容:

  1. 分布
  2. 各种机器学习概念
  3. 模型评估
  4. 线性回归
  5. 逻辑回归
  6. 决策树
  7. 支持向量机
  8. 聚类
  9. 维度约简
  10. 自然语言处理
  11. 神经网络
  12. 卷积神经网络
  13. 循环神经网络
  14. 提升
  15. 强化学习
  16. 异常检测
  17. 时间序列
  18. 统计学
  19. A/B测试

在面试前剩下的一个小时里,这份备忘单足以供您复习。它将帮助您回顾最常被问到的面试问题。

希望您喜欢这七个必备备忘单的列表。如果您想看到更多类似的内容,请告诉我。

****[Abid Ali Awan](https://www.polywork.com/kingabzpro)**** (@1abidaliawan) 是一名持有认证的数据科学家,热衷于构建机器学习模型。目前,他专注于内容创作,并在机器学习和数据科学技术方面撰写技术博客。Abid拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是使用图神经网络构建一个面向精神疾病患者的AI产品。