共计 3120 个字符，预计需要花费 8 分钟才能阅读完成。
作者 |KHYATI MAHENDRU
编译 |VK
起源 |Analytics Vidhya
介绍
你终于做到了！你失去了一个数据迷信职位的面试机会。当初，在面试前一天，你不晓得该学什么。日子快到了，但还有很多事件要做！
面试可能会让人望而却步，再加上数据迷信，你就失去了一杯令人头疼的鸡尾酒。数据迷信专业人士须要将他们的技术技能与他们的软技能联合起来。
取得面试机会很好，但还不意味着胜利。这就是事件变得十分乏味的中央。在这之前你应该学什么？你应该做什么？
如果你遇到了相似的状况 - 你来对中央了！
在这篇文章中，我将集中探讨在你的大数据迷信面试前一天要做的 6 件事，以确保你相对抓住这个机会。我将不介绍整个筹备过程，因为这最好是在面试前几个月开始。
1. 仔细阅读你的数据迷信简历
任何面试的基本知识，尤其是数据迷信面试。你应该可能解释你简历上所列的所有。任何你能够参考的货色，你都应该能说进去。
例如，如果你列出了一个 NLP 我的项目，却无法解释细节，这对面试官来说是一个很大的危险信号。
在面试前一天编辑和批改你的简历。删除不须要的细节，并在须要时增加新的细节。想想你列出的每一个我的项目是否跟你的岗位相干？
这意味着你作为非技术人员在市场营销公司的教训可能与数据迷信的职位不太相干。你应该思考把这些细节从你的简历中删掉。提及它只会让面试官感觉你不分明本人想从这份工作中失去什么。
另外，想想你将如何解释你的工作经验。你应该形容你的技能以及它们是如何导致提高的。思考以下陈说：
- “应用 LSTM 来预测公司的股价。”
- “应用 LSTM 预测公司股票价格的准确性比历史平均水平高出 40%。”
第二种说法听起来不是比第一种更令人印象粗浅吗？
确保你的成就是能够测量和量化的。这会给你的数据迷信面试官留下更好的印象。
我倡议浏览咱们的指南，以建设一个无效的数据迷信简历。它提到的 4 个要害方面将决定你的数据迷信应用程序的成败：https://www.analyticsvidhya.c…
2. 钻研你的数据迷信我的项目
就像你简历上的其余细节一样，决定面试时议论什么我的项目也是至关重要的。如果有任何我的项目与你所申请的职位无关，那么把它退出进来并不是很好。这只会让你的面试官晓得你不能很好地确定优先秩序。
抉择 3 到 4 个我的项目，展现你最好的工作，并筹备好议论他们。这些我的项目能够来自你以后的组织，实习，一些课程作业，甚至是独立的我的项目，应用的数据集来自 Analytics Vidhya 或 Kaggle。另外，请记住，这些我的项目应该与你的工作详情相干。
我始终重申这一点，因为它十分重要。
让我给你举个例子。我在简历上列出了两年前做过的一个钻研我的项目。预先看来，我本该把它删掉，因为它与我面试的实习岗位——数据分析实习生——没有任何关系。
当我持续解释我在这个我的项目中所做的工作时，我犯了一个谬误，提到了“三次样条函数”这个词。面试官马上要我具体介绍三次样条曲线，我意识到我把本人挖了个洞。所以，我没有失去实习机会。
如果你正在寻找我的项目，请参考咱们列出的 24 个终极数据迷信我的项目，以进步你的常识和技能：https://www.analyticsvidhya.c…
3. 解决迷信难题的要害技能
剖析型智力测验是一种相当风行的评估男性智商的办法。你须要有逻辑，有创造力，长于用数字解谜。
许多组织应用谜题来测试应聘者解决问题的能力。他们想晓得你的思维过程和你如何解决问题。
我不能给你一个残缺的教程来解决每一个难题，但我有一些倡议：
- 缓缓解决问题，理解所有细节。如果没有明确提及，请询问有没有任何假如
- 这些都是为了展现你的思维过程。所以在你思考的时候，肯定要让面试官理解你的解决方案
- 不要保持太久。能够从面试官那里失去提醒，并相应地调整你的办法
- 意识到，如果你不能齐全解决这个难题，这是能够的。不同的难题有不同的难度，并不是所有的难题都是一次解决的
试着解决咱们列出的 20 个难数据迷信面试难题：https://www.analyticsvidhya.c…
4. 筹备面对数据迷信角色的案例钻研
公司应用案例钻研作为评估候选人如何解决事实问题的一种伎俩。案例钻研是最靠近你当前在你的岗位中遇到的问题。这是我见过大学新生在数据迷信面试过程中最为挣扎的局部。
案例钻研的辣手之处在于，它可能与数据迷信没有间接关系。例如，我有一个对于如何预测德里 NCR 黑车数量的案例钻研。这是一个辣手的问题，但如果你有一个结构化的思维模式 - 你就能从容应对
因为没有固定的公式来解决这些问题，进行案例钻研仿佛很艰难。但你能够用以下几点来领导本人：
- 问很多问题。不论你脑子里有什么问题，都要问分明！它将帮忙你发现解决方案所需的许多细节
- 解决问题。这能够将所有可用的数据组织到一个表中。结构化可能会揭示数据中暗藏的一些模式
- 练习！尝试不同畛域的案例钻研，如批发、医疗保健、商业等。实际越多，新问题就越容易解决
- 记住最重要的是头脑风暴和一场平凡的探讨。咱们的指标不是要找到一个固定的或预约义好的解决方案，而是要找到一条通向它的门路并展现你的思维过程
看看一些对于剖析的案例钻研 Vidhya（练习每一个）：
- 呼叫核心优化 (https://www.analyticsvidhya.c…
- 出租车优化 (https://www.analyticsvidhya.c…
- 为在线供应商优化产品价格 (https://www.analyticsvidhya.c…
5. 钻研工作详情和公司状况
钻研工作详情有显著的益处。你将可能依据角色的要求简化你的筹备工作。
有时，雇主甚至会问求职者一个问题或应用关键词，以确保他们仔细阅读了职位形容：
- “咱们应用什么技术？”
- “你对这个岗位有什么期待？”
- “你能通知咱们数据迷信团队开源的最新我的项目吗？”
如果你不理解公司和角色，这些问题会很可怕。
我强烈建议花点工夫浏览公司的使命、愿景和外围价值观。理解他们的次要成就。他们尝试着找到他们所领有的迷信数据。如果可能的话，找出组织的层次结构以及数据迷信团队如何融入其中。
钻研组织及其构造将有助于你为面试官提出更好的问题。这显示了你对公司的激情和好奇心，也给面试官留下了粗浅的印象。
6. 难了解的数据迷信术语
有没有什么数据迷信的术语已经蛊惑过你？我敢肯定有一些——即便是经验丰富的数据科学家也是如此。
我激励你在面试前一天仔细阅读一些令人困惑的术语或概念：
- I 类和 II 类谬误
- 精确度和召回率
- 假正例率和真反例率
- 业务指标与统计指标
- 模型部署
我常常要查找这些术语之间的差别，我置信你们大多数人也会这样做。如果在面试中被问到这些问题，你可能会感到困惑。你晓得答案，但轻微的差异并没有呈现在你身上。
对于这些概念，请参阅咱们的通用机器学习和数据迷信术语表：https://www.analyticsvidhya.c…
结尾
这个只是一些最初的提醒。整个数据迷信面试筹备是一个漫长的过程。你须要提前几个月开始建设你的档案。数据迷信招聘过程中也有多轮招聘，包含：
- 电话面试
- 任务分配
- 现场访谈，包含技术、案例钻研、解题等几轮。
“Ace 数据迷信访谈”课程具体介绍了所有这些环节（https://courses.analyticsvidh…）。本课程也有丰盛的面试问题，以及许多有用的技巧和技巧。这将大大增加你在下一次数据迷信面试中获胜的机会。
原文链接：https://www.analyticsvidhya.c…
欢送关注磐创 AI 博客站：
http://panchuang.net/
sklearn 机器学习中文官网文档：
http://sklearn123.com/
欢送关注磐创博客资源汇总站：
http://docs.panchuang.net/
