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数据科学面试的隐藏课程：公司真正测试的内容
技术筛选不仅仅是技术知识。以下是公司在技术面试中真正测试的内容。
来源:KDnuggets# 简介
#每个人都知道数据科学面试中会出现什么内容：SQL、Python、机器学习模型、统计，有时是系统设计或案例研究。如果面试中出现这个问题，那就是他们测试的内容，对吧？不完全是。我的意思是，他们确实测试了我列出的所有内容，但他们不仅仅测试这一点：公司实际评估的所有技术任务背后都有一个隐藏层。
机器学习模型这几乎是一种干扰：当你认为自己在展示你的编码技能时，雇主却在关注其他东西。
其他的东西是隐藏的课程——这些技能将真正揭示你是否能在这个职位和公司取得成功。
# 1. 您能否将业务转换为数据（或反之）？
这是数据科学家所需的最重要的技能之一。雇主希望看看你是否可以解决一个模糊的业务问题（例如“哪些客户最有价值？”），将其转化为数据分析或机器学习模型，然后将见解转化为决策者的简单语言。
数据科学家所需的最大技能预期结果：
- 案例研究框架松散：例如，“我们应用程序的每日活跃用户持平。您将如何提高参与度？”迫使您证明分析合理性的后续问题：例如，“您将跟踪什么指标来了解参与度是否有所改善？”、“您为什么选择该指标而不是会话时长或保留率？”、“如果领导层只关心收入，您将如何重新构建您的解决方案？”