Data Scientist 求职之我见 - 分享一些个人看法

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dlrowolleh
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在这里分享一写个人看法,非常狭隘,希望能提供一点点帮助。

  • Data Scientist 到底做什么?

具体做什么取决于公司和组。在我看来主要是simple machine learning modeling, experimentation, data engineering,有的会有optimization和visualization。
搞清楚自己要面试公司/组主要做哪个方面,就侧重准备那个特定的方向。

  • 准备面试的资源
1. 简单的算法和数据结构
我感觉leetcode上大部分简单题和少部分中等题会做就已经很好了。比如这一百个左右的题。leetcode.com
以我很少的面试经验看来,我被问的最多的关于算法和数据结构的就是把时间复杂度O(n^2)的问题用hash table在O(n)解决

2. 概率论和统计
概率论 - 经常被问到一些丢骰子之类的问题。多看看地里面经和glassdoor的面经。还被问过central limit theorem, sampling distribution这样的基本概念。
统计 - 假设检验之类的东西可以看看这个复习一下,尤其是415。 newonlinecourses.science.psu.edu
简单的regression - 线性回归的假设, multicolinearity, etc.

3. Machine Learning - 吴恩达

4. data manipulation
SQL - udacity上这个课我觉得不错 classroom.udacity.com
R的dplyr - listendata.com
Python - 我也不知道有什么好的资料。

5. A/B testing 和 Product sense
A/B testing 就是大家都推荐的那门课 classroom.udacity.com

还有没cover到的地方欢迎补充。能提供哪怕一点点帮助我就觉得这15分钟花得值了。

祝好运
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