数据分析师面试经验：给自己时间熟悉概念

在Nordstrom数据实验室度过了两年的美好时光后，我获得了亚马逊网络服务S3部门的职位。我对即将到来的人生新篇章感到兴奋，也为耗时又折磨人的面试过程终于结束松了一口气。面试通常包括三种初步筛选，以及全天的现场面试。这些面试充满了压力，因为他们不知道自己会被问到什么，对方通常期待你展示自己的智力。数据科学家通常不会做这样的事情(至少他们不会脱离上下文，只会通过记忆在电话里展示自己的智力)。如果你在考虑跳槽(或者进入这个行业)，我最好的建议就是现在就开始准备。避免填鸭模式，你需要给自己很多时间。花点时间确保你能用自己的语言解释核心概念。电话面试的问题通常是这样的：“如何向工程师解释什么是p值”假设应该向非统计专业的工程师解释，而不使用专业术语。毫无疑问，你不想在这种情况下第一次解释这些基本概念。另外，不要低估紧张对你记忆的影响，即使回忆起你认为你知道的东西。如果你是这个行业的新人，你可能需要给自己更多的时间来准备你不熟悉的概念。我还建议花更多的时间准备个人资料，即你的简历和自荐信。这个问题有两种观点，一种认为很重要，另一种认为不重要。面试官真的会仔细看这些信息吗？一般来说，很难回答，但当我在Nordstrom工作时参加了大量的面试时，就我个人而言，我非常重视这些信息。不能容忍拼写错误。自吹自擂的自荐信不是好兆头。糟糕的个人信息代表对这个职位缺乏兴趣（或对读者缺乏尊重），而堆叠的关键字暗示面试官询问申请人何时何地这样做。在更广泛的技术领域，人们倾向于认为GitHub上的东西很重要。但是大多数公司，尤其是大公司，都不会看你的GitHub。他们会看简历和自荐信(这可能令人惊讶，但技术不是精英统治的)。最后，这些文件会反映你如何专业地展示自己，所以即使你以前不这么认为，它们也真的很重要。我建议多做实践，分析自己的弱点。许多人错误地认为反复阅读是最有效的学习方法，但这并不是当场解决概率问题和逻辑谜题的有效方法（强烈建议在你开始学习之前《MakeitStick》一书)。通过专注于解决实际问题，你会立即发现自己的弱点，并确定学习的优先级。花时间在已经知道的事情上是一种拖延，更不用说你已经很忙了。另外，这是一个技术领域，你应该准备好在技术层面回答问题。如果可以的话，我建议站在白板前回答实际问题，让自己适应这种写作方式，边说边写。在Quora上可以找到很多相关的建议和面试问题。图1:我在密歇根大学攻读博士学位期间为第一轮面试安排的办公室。当时我很年轻，刚刚改变了领域，因为一无所知而感到害怕。这种偏执既不健康也不推荐。尽可能多地了解未来的职位，你知道什么是信息访谈(informationalinterview)在我的朋友使用这种方法之前，我不知道这是什么！有时候面试正在进行中，但你不知道你是否想要这份工作。然后你可以让对方放慢脚步，然后进行一次信息采访，以确定这是否是你真正想要的工作。你也可以花时间“偷窥”公司和面试官。例如，对于亚马逊的现场面试，我花时间在Linkedin上查看每位面试官及其背景。这将帮助你猜测他们会问什么。哦，这个人是工程师，她可能不会问你统计，但可能会问扩展方法的内容。当她是一名高级管理工程师时，也许她会想知道我的领导能力和人际交往技巧。EllenChisa对面试禁忌有很多建议。获取资源!你可以预料到，以下领域将被问及：统计学、机器学习、预测、算法、所有计算机系本科生应该知道的知识，以及与上述所有领域相关的可扩展性和性能。哦，顺便说一句，你必须用你选择的语言编程。小菜一碟！这本关于概率论的书，具体是哪本书并不重要。我用Ross写的，典型的本科概率论教材。如果你有这本书，我建议做1~5章的自测题，以决定是否花更多的时间在上面。电话面试需要结合数学和基本概率问题，以确保掌握。我还用Casela和Berger写的教材来复习期望和方差，可以说是统计学者的圣经。一般来说，大多数面试都比教科书简单。对于计算机相关内容，我通常参考三本书：《ProgrammingInterviewsExposed》,《CrackingtheCodingInterview》和《ProgrammingPearls》。第一本是三本书中最全面的。假如时间只够读一本书，就读这本书。第二本书简洁具体，面试Amazon、谷歌、Facebook等大公司，但并不广泛使用。我用的版本也有一些烦人的插图，教你确保自己是“一个愿意和面试官一起叫你喝酒的朋友”。这本书的哥们气得我终于弃读了(本来期待得到更有价值的内容)。第三本书与面试无关。它是计算问题和解决方案思维解释的集合。这本书不仅适用于学习，也适用于理解计算过程。如果你有时间读这本书，那将是一种享受。图2:有些课程允许阅读存档内容，不用等(新的)讲义对，就是Coursera。如果你失去了旧教材，不想买任何书，Cousera上的信息就能满足你。我非常非常推荐约翰霍普金斯大学的生物统计训练营。这是对统计本科一年级课程的有效复习。不要花太多时间看课程视频。用试题和作业自我检测，然后去看薄弱环节的视频。还可以看数据科学专题课程。以上课程由同一批教师组织，包括探索性数据统计和R编程。吴恩达的机器学习一定要学，乐趣无穷。他擅长解释方法背后的动机，并在课程中花费大量时间训练直觉。直觉对电话面试特别有益，在这些面试中，你可能不想强调技术细节，但你必须证明你熟悉这个领域。因为我当时的目标是亚马逊，云计算专题课程也让我受益。我正从零售技术转向云计算，我想更好地理解我将面临的问题。在这种情况下，我只看课程视频来学习这个领域的单词，而不深入研究技术细节。我总是在搜索coursera的好课程。如果你有推荐的课程，你可以给我留言！我对Coursera课程的起止时间制感到恼火。最近发现很多课程可以在不等新课开始的情况下阅读之前存档的资料。这对我来说是一个重要的变化，去试试吧！祝你好运!以上就是我所谓的干货。但是我还是想说一些老生常谈。第一，保持冷静！太紧张会让你无法回忆起一些知识。这对我来说是个麻烦，让我做一些疯狂的事情，比如把一切都写在墙上，但不建议你这样做。我最新的疯狂手段是在电话面试前几分钟做健身运动，让自己汗流浃背，气喘吁吁。另外，如果你住在目标公司所在的城市，可以直接面试面试官。表情丰富，能比电话面试表现更好。别忘了你也在面试对方。相信你的直觉。我曾经采访过一家初创公司。我觉得对方目中无人，根本不听我说话，但我还是对那份工作感兴趣。我试图跟进，但每次都要预约1万次才能确认。这是一次糟糕的经历，如果我相信我的直觉(这些人不可靠)，我就不会浪费那么多时间。不管工作有多有趣，每天花八个小时和不尊重你的人在一起都不值得。最后，不要把你的经历和别人比较，因为你会误解或失望。当我经历面试时，碰巧一些我熟悉的同事也在接受面试。当时把自己的经历和别人比较后，我感到惊讶和愤怒。简单来说，我和一个资历较浅的*事在同一周面试了同一个职位。他被团队成员面试，对方问了掷骰子概率的基本问题。但是我被不同办公室的人电话采访了，对方问了我一个游戏论的最佳解决方案。这件事很难接受，也很难不想不生气。现在我把这件事解释为招聘经验不足和公司不成熟。这家公司不知道如何面试我的职位，甚至雇佣了我不想一起工作的人，我也不想在这样的地方工作。最后，你应该尽可能地做好准备，但不要因为你的知识有漏洞而烦恼。相信自己，相信自己的印象。从失败的面试中学习，以便下一个。

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