数据科学面试指南：120个关键问题

"120 datascience Interview Questions" 是一份旨在帮助数据科学求职者准备面试的指南，由Carls Han、Max Song、Henry Wang和William Chen共同编撰。该指南涵盖了6个主要领域，包括数据科学基础、产品指标、编程与数据库、概率、实验与推断、数据分析以及预测建模。这些问题是基于真实的数据科学面试问题或受其启发，旨在帮助求职者掌握成为数据科学家所需的知识和技能。 在数据科学面试中，求职者需要对以下几个核心领域有深入理解和实践能力： 1. **数据科学基础**：这部分可能涉及到数据的获取、清洗、预处理、可视化等基本步骤，以及如何用数据来解决实际问题。 2. **产品指标**：理解并能运用关键性能指标（KPIs）来评估产品的表现，如用户活跃度、留存率、转化率等，同时需要具备识别改进机会的能力。 3. **编程与数据库**：熟练掌握至少一种编程语言（如Python、R），了解SQL用于数据查询和管理，以及数据结构和算法的基础知识。 4. **概率**：理解概率论的基本概念，如概率分布、条件概率、贝叶斯定理等，这对于理解和构建统计模型至关重要。 5. **实验与推断**：掌握如何设计和实施A/B测试，理解统计假设检验，以及如何从数据中得出可靠结论。 6. **数据分析**：熟悉各种统计分析方法，如描述性统计、关联性分析、回归分析等，以及使用工具（如Excel、Pandas、NumPy、Matplotlib等）进行数据探索和解读。 7. **预测建模**：包括机器学习基础，如监督学习、无监督学习、特征工程，以及常见的模型（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等）的训练、验证和调优。 此外，数据科学家还需要具备良好的**沟通技巧**，能够将复杂的技术概念解释给非技术背景的团队成员和管理层，以及具备**业务洞察力**，将数据洞察转化为实际的业务决策。 通过学习和解答这120个问题，求职者可以系统地提升自己的数据科学技能，更好地应对面试挑战，增加成功获得数据科学家职位的机会。