【求職】數據科學與機器學習最全面試指南
在本文中，我們將提供一份完整的清單，涵蓋了在數據科學與機器學習面試中可能會遇到的各種題目、學習案例以及智力測試題。此外，我們也列舉了一些額外的資料，包括各種實用的提示與訣竅，希望通過這些指導讓你順利通過面試。
介紹
你是否有志于成為一名數據科學家，卻又因為不知如何克服面試而頭疼不已？好吧，其實你不是一個人！跨入數據科學領域并不是一件簡單的事，而如果你不具備數據科學方面的背景，實現這一目標更是難上加難（很可能這正是你的現狀吧）。
而你從其他同樣想成為數據科學家的人們那里所聽來的各種故事，說不定會使面試這件事更加令人望而生畏。因此，在進行面試之前，你最好能進行充分的準備。
你會被問到哪些問題？需要進行哪些準備，參考哪些資料？典型的數據科學面試的過程是怎樣的？你的身體語言應當怎樣表現？這些問題或許正浮現在你的腦海中。
別擔心，來這里就對了！
我本人也同樣經歷過這段過程。相信我，克服數據科學面試的唯一辦法，就是進行充分的練習并實現較高的質量。因此，請確保你進行一系列項目的訓練。如果你正在尋找數據科學方面的項目，可以參考一下這些內容
此外，你還需要對常規的面試流程進行對應的練習，這也是本文的重點。
在本文中，我們將提供一份完整的清單，涵蓋了在數據科學與機器學習面試中可能遇到的題目，學習案例以及智力測試題。 此外，我們也列舉了一些額外的資料，包括各種實用的提示與訣竅，希望通過這些指導讓你順利通過面試。
本文列舉的內容是你能找到的最全面的終極資料，請務必將本文保存到收藏夾中，今后每次需要準備面試時都可能會用得到。
祝學習愉快，面試順利！
目錄
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數據科學與統計問題
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機器學習問題
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深度學習問題
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案例學習
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智力題與猜估
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特定的工具與語言問題
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新手提示與訣竅
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勵志的故事
1. 數據科學與統計學問題
這部分內容的目標是測試、強化及提高你對數據科學與統計學方面概念的理解能力。涵蓋了概率與相關性；線性回歸與邏輯回歸等等。當你看完最后一篇問題后，你對相關概念的掌握就會變得相當扎實。
1. 1 40 創業公司在機器學習與數據科學方面常見的問題
本文列舉了 40 個你在面試中很可能遇到的現實而又棘手的問題。如果你能夠理解并解答這些問題，就可以放心了，你的面試表現將出十分出色。答出這些問題的關鍵，在于你是否對于機器學習及相關的統計學概念有著扎實的、具有實踐性的理解。
1. 2 數據科學方面的 40 個概率論問題
概率論被視為諸多數據科學相關概念與技術的基礎，為了贏得成為數據科學家職位的機會，你必須很好地掌握概率論。本文中的題目將評測出你對概率論的掌握程度。
1. 3 7 個最常見的相關性問題
文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/06/correlation-common-questions/
相關性是數據科學領域的核心概念之一，雖然表面看起來簡單，但實際上它也有一些難以掌握的特性。如果你正在學習統計學方面的概念，就必然要面對這些大部分人試圖回避的問題。即使是已經精通統計學的讀者，本文也可以幫助他們鞏固這方面的知識。
1. 4 數據科學家與分析師相關的 41 個統計學問題
文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/05/41-questions-on-statisitics-data-scientists-analysts/
在開始統計學相關領域的面試前，你需要充分掌握這方面的概念。為了幫助你提高并測試統計學方面的知識水平，我們精心準備了這一份問題列表。本文涵蓋了描述統計與推論統計方面的問題，并為每個問題提供了解答。
1. 5 評測數據科學家在線性回歸方面知識的 30 個問題
在數據科學行業與學術界，線性回歸仍然是用于解釋特征之間的關聯性最常用的統計學技術之一。如果你希望成為一位數據科學家，線性回歸是一項你必須充分了解的技術。
1. 6 評測你對于邏輯回歸理解水平的 30 個問題
文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/08/skilltest-logistic-regression/
邏輯回歸很可能是處理所有分類問題中最常用的算法。文章中所列舉的問題是經過精心設計的，專門用于測試你在邏輯回歸及其細節問題相關知識的掌握程度。
2. 機器學習問題
機器學習已經成為大量企業的核心策略，如果你希望在這一領域發展你的職業生涯，就需要準備好面對這些難題。這一部分的內容將會最大限度地測試你的機器學習技能。
2. 1 評測數據科學家在機器學習方面能力的 40 個問題
如果你已經是（或者正打算成為）一名數據科學家，則必須掌握機器學習，別無選擇。文章中的問題是經過特別設計用來測試你對于機器學習概念性知識的掌握程度的，它將使你做好進入這一行業的準備?，F在請準備開始測試吧！
2. 2 評測數據科學家在自然語言處理方面能力的 30 個問題
自然語言處理（NLP）是一種對機器進行訓練，使機器能夠理解人類的語言及文字的科學。它是機器學習行業中發展非常迅猛的一個領域。各企業已開始意識到通過使用機器學習方式，從人類書寫的文本中汲取指導性見解的強大力量。請完整地閱讀這些問題，看看你在 NLP 方面的掌握程度如何。
2. 3 評測數據科學家在樹模型方面能力的 30 個問題
文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/09/30-questions-test-tree-based-models/
決策樹（Decision Trees）是機器學習及數據科學領域中最為人所推崇的算法之一，它的優點在于清晰、易于理解、天然的健壯性以及廣泛的適用性。你可以看到該算法實際進行了哪些操作，以及它采用了哪些步驟以獲得最終方案。在某些業務場景中，如果需要向項目干系人解釋某個決策的理由，上述特點就變得非常重要。這部分內容也是面試環節中的一個重要組成部分。
2. 4 評測數據科學家在支持向量機方面能力的 25 個問題
文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/10/svm-skilltest/
你可以將機器學習算法想象成一個軍工廠，其中堆滿了刀劍和斧頭等武器。盡管你有這么多工具可選擇，但仍然要學習如何在正確的時機使用它們。“支持向量機”（Support Vector Machines）可以比喻為一把鋒利的小刀 —— 它用于處理較小的數據集，但通過這些小型數據集，它就可以在創建模型方面發揮更強大的能力。通過對文章中的 25 個問題進行自測，可以提升你在這一成熟技術方面的知識。
2. 5 評測數據科學家在降維技能方面能力的 40 個問題
文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/03/questions-dimensionality-reduction-data-scientist/
在面試中，最常見的問題之一是如何處理龐大的數據集，它可能包含百萬級的數據行以及幾千個數據列。在你遇到這類問題時，對降維（Dimensionality Reduction）技術的理解以及了解在哪些場景下使用這個技術將會非常有幫助。
2. 6 評測數據科學家在聚類技術方面能力的 40 個問題
文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/02/test-data-scientist-clustering/
在通過非標簽化數據獲取認識的過程中，聚類（Clustering）技術扮演著一個重要的角色。它將數據分類為類似的分組，它為各種商業決策提供了基本的理解能力，從而提升了決策的準確性。聚類廣泛應用在市場、財務與其他多個產業中。這又是一個你必須了解的概念，請務必充分掌握。
3. 深度學習問題
深度學習是目前在人工智能行業中最火熱的研究領域，在它的帶動下，各種令人驚嘆的創新和震撼的突破層出不窮，而這才僅僅是個開始！不過，這一領域的工作機會卻相對稀少。如果你有幸得到一次面試機會，務必對各種困難問題進行充分的準備，在深度學習領域的工作是沒有捷徑的。這部分內容可以使你認識到是否已經為面試做好了準備。
3. 1 評測數據科學家的深度學習基礎知識的 45 個問題
文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/01/must-know-questions-deep-learning/
如果你希望進入深度學習行業，文章中的問題是你必須了解的，也相對比較簡單。在閱讀這一部分的后續文章之前，先嘗試著做一下本文中的測驗，看看你的水平如何。如果遇到你不熟悉的概念，文章中也提供了相應的學習資源的鏈接。讓我們開始吧！
3. 2 評測數據科學家的深度學習能力的 30 個問題
文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/08/skilltest-deep-learning/
本文是測試你的深度學習知識水平的一個良好的起點，文中列舉了從初級到高級的各類問題。在這篇測試問題剛發布后，從結果來看，很明顯大多數進行測試的讀者都沒有充分地掌握深度學習的知識。你能拿出更好的表現么？來試試看吧！
3. 3 評測數據科學家的深度學習能力的 40 個問題
文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/04/40-questions-test-data-scientist-deep-learning/
本文的內容是上一篇文章的續篇，它將測試你對于深度學習概念的知識水平。
3. 4 評測數據科學家的圖像處理能力的 25 個問題
文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/10/image-skilltest/
在深度學習世界中，圖像處理是當前最火熱的領域。由于 Google 和 IBM 這些業界巨頭紛紛發布了用于生成圖像分類模型的自動化平臺，人們對這一領域的熱情也在不斷升溫。本文所列舉的問題將測試你在處理圖像數據，尤其是圖像處理這部分的知識水平。
3. 5 12 個深度學習方面的常見問題
文章地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/05/deep-learning-faq/
雖然本文的內容并不是特別針對面試而設計的，但你仍然應當完整地回答每個問題。其中包括一些最基礎的深度學習問題，對你來說應該是小菜一碟。
4. 案例學習
案例學習也是數據科學面試流程中的一個重要環節，在遇到這類問題時，面試經理一定會考查你的結構化思維能力。請確保你仔細閱讀以下案例，在查看答案之前，先嘗試自己解決這些問題，然后再對照答案檢查一下你的回答。
4. 1 通過動態規劃方式以 10 倍的速度解答面試中的案例
文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/05/ase-studies-10x-faster-using-dynamic-programming/
動態規劃并不是一種僅僅通過提供的輸入值就能夠給出正確答案的秘訣或是數學公式，而是通過結合結構化思維和邏輯思維而完成任務的一種方式。這種概念已經有一定的歷史了，目前的使用場景也并不算多。如果你學會了這種獨特的方式，面試官一定會大為震驚的！
4. 2 數據分析能力面試的案例 —— 出租車調配問題
文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/04/case-study-analytics-interviews-dawn-taxi-aggregators/
出租車調配在某些地方已經成為一個重要的課題。在本文中，我們將解決一個出租車調配的案例。除此之外，我們也需要特別關注像一位專家一樣處理案例問題的關鍵點所在。像貝恩、BCG 和麥肯錫這樣的咨詢公司，都很看重面試者在面對案例分析時能否像專家一樣思考。本文將助你成為具備這種素質的面試者。
4. 3 分析學面試中的一個案例
文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/02/interesting-analytics-case-study/
這是一道經典的路徑優化問題，給你幾條可選擇的道路的相關數據，讓你指出最省時間的走法。每答出一道問題，下一題你將面對更多的數據，一步步深入整個案例。這正是你將在面試中面對的情形，開足馬力吧！
4. 4 適合新手的案例：呼叫中心優化（難度中）
文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/04/case-study-level-medium-call-center-optimization/
本文介紹了一個真實生活中的場景：對某個呼叫中心的工作進行優化。通過學習這一案例，你可以摸索出如何在這樣一個操作密集的職位上模擬出整個環境。文中的代碼是用 R 語言實現的，不過即使你不熟悉 R，也可以在 Excel 里完成這一問題。
4. 5 案例學習：為某個線上商家優化產品價格（難度高）
由于在現實世界中的廣泛應用，該案例也成為了一道經典題目。它的目標是為某家線上商家優化產品價格體系，其實即便在實際生活中，你也需要進行類似的計算。因此，該案例不僅僅是一道數學題目，同樣也具有現實意義。在應聘較高級的職位時，類似的案例經常出現在面試過程中。因此請盡力一試吧！
5. 智力與猜估題
如果你有志成為一名數據科學家，那么直覺性的思考以及快速計算和組織思維的能力將成為一個關鍵點。這也正是面試官會首先考驗你的問題之一，他會提出一道智力題或猜估題（或是兩者皆有），以考驗你能否快速而邏輯性地解決這些富有挑戰性的題目。這部分內容將幫助你為克服這些挑戰做好準備！
5. 1 通過猜估題測試的訣竅
文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/01/tips-crack-guess-estimate-case-study/
猜估題在分析學與管理咨詢相關的面試過程中非常普遍。如果你希望順利通過數據科學面試，本文對于幫助你通過第一步非常有用。在本文中，你將學習到一些經過測試與驗證的技巧，以幫助你克服猜估題。
5. 2 每個分析師都應解決的 20 道富有挑戰性的面試智力題
作者在文章中介紹了他在面試數據科學職位時曾遇到的幾道最困難、最有挑戰性的智力題。這些面試題出自高盛、亞馬遜、谷歌和摩根大通等公司。
5. 3 大部分面試者都無法通過的 3 道智力難題
文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/01/3-tricky-puzzles-people-wrong-job-interviews/
本文所介紹的三道智力難題是大多數人在面試中都無法做對的題目。由于這些題目本身就難以理解，如果你無法一次性得出答案也很正常。千萬不要放棄！有些時候，最難的問題反而有著最簡單的解決方法。
5. 4 分析學面試中常見的智力題（第 1 部分）
文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/09/commonly-asked-puzzles-analytics-interviews/
本文涵蓋了在面試中最常見的一些智力問答題，由于這些問題相對簡單，不用費多少功夫就應當得出答案。萬一你在規定時間內無法解出其中的兩道題，或許可以嘗試一下解答不同類型的智力題，熟悉一下解決這些問題的思路。
5. 5 分析學面試中常見的智力題（第 2 部分）
文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/10/commonly-asked-interview-puzzles-part-ii/
本文的第二部分與上半部分的內容是一脈相承的，由易到難解決各種智力題。題目共分為三個部分，并且第一部分的問題是沒有給出解決方案的。如果你無法自行得出答案，意味著你或許需要從頭開始學習解答智力題的技巧！
6. 針對特定工具與語言的問題
每個有志成為數據科學者的讀者至少應掌握一門工具，以處理質量分析問題。不過，你掌握的工具越多，你的技能就越廣，坐上你想要的職位的機會也就越大。在數據科學職位的面試過程中，工具類的問題是不可缺少的一環，在你開始實際面試前，應該對這一點做好充分準備。這一部分的內容涵蓋了 Python、R、SQL 以及 SAS。
6. 1 數據科學評測之 R 語言技能的 40 個問題
文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/05/40-questions-r-for-data-science/
本文中的練習將全面地測試你的 R 語言技能，包括編程問題以及概念性問題。在答題時請快速給出答案。我的建議是在自測時給每道題設定時間限制，這樣在面對面試組的時候就不至于手足無措。
6. 2 4 個高難度的 R 面試題
文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/05/tricky-interview-questions/
R 是當今最受歡迎編程語言之一，這主要得益于它開源的本質，以及優秀的用戶社區。文中的 4 個問題是當你面對面試的壓力時可能會遇到的最困難的問題。最好對此進行精心準備！
6. 3 在面試中常見的 4 個棘手的 SAS 問題
文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2013/11/4-sas-tricky-analytics-interview/
SAS 與其它語言的不同之處在于它非常易于編寫。但某些 SAS 方面的問題還是非常有難度的，對于部分面試者來說確實相當困難。本文介紹了 4 個這類問題，并提供了詳細的案例以幫助你著手克服這些困難。
6. 4 在 SAS 基礎方面的一些高難度面試題
文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/04/tricky-base-sas-interview-questions-part-ii/
本文實際上是前文的后續，文中的問題與本系列文章中的上一篇相比難度更高，題目也更長。會問到這些問題的公司往往在分析學方面有著比較強的基礎，大數據問題的處理是它們的日常任務之一。
6. 5 數據科學評測之 Python 技能測試方面的 40 個問題
文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/05/questions-python-for-data-science/
Python 在數據科學相關工具中已經牢牢地占據了領先地位。文中所列舉的問題是與這門編程語言相關的必讀題。在參加數據科學方面的面試之前，請確保你已經經過這些問題的測試，為自己打下一個良好的基礎。
6. 6 評測數據科學家的 42 個 SQL 問題
文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/05/questions-sql-for-all-aspiring-data-scientists/
無論你使用哪種語言進行建模，掌握 SQL 語言都是你的簡歷中不可缺少的一部分。否則，走上數據科學家崗位的機會就變得非常渺茫。本文列舉了一份詳盡的問題，充分磨練你的 SQL 技能，以做好面試的準備。
7. 新手提示與技巧
對于剛剛跨出校門的畢業生來說，獲得一份數據分析方面的職位并不容易。某些幸運兒或許能夠被企業選中，委任數據分析方面的工作。但是不能指望這種幸運會憑空而降！本文是特別為新手所設計的，以幫助他們更好地準備面試的流程。
7. 1 參與數據分析與科學企業校園招聘時的幾點提示
文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/11/tips-crack-campus-interviews-non-core-companies/
本文的作者對于通過校園招聘的模式進行了細致的研究，這些模式能讓你清晰地了解各種數據分析類的面試。在這篇文章中，作者分享了他在這方面的見解，并提供了一些實用的面試技巧。許多候選人對這些技巧想當然地置之不理，結果在錯失 Offer 之后后悔不迭。
7. 2 新手如何在商業分析崗位的面試中脫穎而出
文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2013/07/prepare-ace-interviews-business-analytics-roles/
部分校園招聘的面試是非常有挑戰性的，尤其是頂級企業的職位。而對于新手來說，缺乏面試經驗也會不時地造成你的局促不安。不過，你完全可以進行針對性的訓練，以確保你在關鍵時刻能夠發揮出最佳水平。通過學習本文的技巧，可以使你在任何數據分析面試過程中盡情發揮。
8. 數據科學家面試的其它（非常）實用的資料
至此，我們已經學習了面試過程中題目與答案的部分。但即便你已經了解這些知識，如果忽略了以下這部分內容所涵蓋的面試技巧與行為準備，或許還是不夠！諸如身體語言、思維組織方式、對行業的了解、領域知識以及能否跟上機器學習最新的發展等因素都將對結果起到很大的影響。
8. 1 留神 - 數據分析崗位的面試官正在仔細觀察你！
文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/06/analytics-interview-behaviour-to-avoid/
作為一個數據分析師，對細節的把握和認真鉆研幾乎已經成為了他們的第二天性。在面試中所遇到的面試官很可能在數據分析的崗位上工作的時間比你更長。因此，你應做好準備，對你的評測可能是非常詳盡的。這一部分所列舉的技巧對于這種場合非常實用。
8. 2 數據分析面試準備工作權威指南
文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/07/definitive-guide-prepare-analytics-interview/
本文闡述了數據分析面試時的常見過程，涵蓋了雇主考查你的各個方面，面試過程中的不同環節，以及技術面試的過程等等。這份指南將幫助你在數據分析面試中脫穎而出！
8. 3 開始數據科學生涯的 8 個重要提示
文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/10/tips-people-starting-career-data-science/
我應該學習什么工具 —— R 還是 Python? 應當關注哪些技術？需要學習多少統計學知識？需要學習編程技術么？在踏上數據科學之旅后，你會面臨以上問題。這也是為什么我們會編寫這一篇簡短的文章的原因，文章中所介紹的框架將幫助你順利渡過數據科學生涯的初期階段。
8. 4 關于數據分析相關職業，你應當了解的 10 件事
文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/10-analytics-related-career/
本文是一份難得的資料，其中包含了各種詳盡的指導！其中列出的文章都是與職業生涯相關的建議與知識。如果你打算進入數據分析行業，這些文章將使你了解必須經歷的所有步驟。
8. 5 回歸工作后打入從事數據分析行業？別指望一切會那么順利！
文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/05/moving-analytics-break-career-expect-rosy-land/
很多人會因為各種各樣的原因離開工作崗位 1-3 年時間，你是否正面臨著相似的狀況？缺乏相關經驗的人如何在重回工作后踏入分析師的崗位？在本文中，Kunal 將講述他個人的經歷，并提出他對這一問題的見解。
8. 6 如何克服缺乏數據分析工作經驗的弱點
文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/05/no-analytics-work-experience/
與上文類似，本文旨在幫助那些缺乏行業經驗的從業者在重返工作后參與數據分析工作。其中的某些要點既適用于新手，也適用于有經驗的從業者。Kunal 將從雇主和潛在候選人兩方面的觀點進行敘述，因此這是一份必讀的文章。
8. 7 計劃未來從事數據分析與大數據相關工作？請務必做好準備！
文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/05/planning-late-career-shift-analytics-big-data-prepared/
近 4 年以來，它或許是最常見的問題之一，本文會告訴你在這種情形下會面對的問題。本文不會給你灌雞湯（比如告訴你挑戰雖然有，但是可以通過努力的工作與投入克服阻礙），而是毫無保留地告訴你各種很有價值的技巧。
8. 8 如何訓練你的大腦以培養邏輯性思維？
文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/01/train-mind-analytical-thinking/
如果你每天不停地進行計算，這一過程就會變得越來越自然和準確。上班族每周平均有 25 - 30% 的時間用于睡眠，40 - 60% 的時間用于工作，10% 的時間用于吃飯，還有 15 - 25% 的時間處于休閑狀態。在忙碌的日常生活中，有超過一半的休閑時間都花在交通上。你完全可以利用這一部分時間鍛煉出更敏銳的反應能力。本文為你推薦了一些有趣的方式，讓你在休閑時間內磨練大腦的反應能力。
8. 9 想要接受一份數據分析領域的新工作？請先拋出這 5 個問題
文章鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2013/09/analytics-job-5-questions/
在你準備接受一份數據分析相關的職業前，這幾個問題是你需要詢問你的未來雇主的。設計這些問題的目的是希望確認你已經了解你所要走上的崗位是什么樣的。這些問題不僅能夠幫助你做出正確的選擇，同時也給了雇主一個信號：你對于應聘這個職位、從事該行業的決定是非常嚴肅的。
9. 勵志故事
想給自己點激勵？看這里就對了！下面的這些故事會激勵你更加努力地工作，以獲得夢寐以求的數據科學職位。
9. 1 作為一個 8 年經驗的軟件測試工程師，我是如何成為數據科學家的
這篇故事的主人公是 Bindhya Rajendran，她是一位電子通信方面的工程師。在她從事質量保障領域的工作 8 年之后，通過自身的努力和一絲運氣，順利地得到了數據科學領域的一份工作。
9. 2 在 IT 行業工作 10 年之后，我如何成為一名數據科學家
Karthe 在這篇文章中介紹了他是怎樣在 IT 行業工作了 10 年之后，轉型為一名數據科學家的故事。同時，他在文章中也提出了許多實用的技巧，他的經歷對于那些處于類似情況的候選人能起到很大的激勵作用。
結語
本文是你所能找到的最全面的一份資料集，如果你從頭至尾認真地進行閱讀練習，可以說你已經做好了面試數據科學職位的準備。即便你已經熟悉文中大部分主題的內容，這篇指南也將幫助你回顧相關的知識點。
那么，你有什么樣的故事呢？這篇指南是否對你更好地準備下一次面試派上用場？歡迎你留言告訴我們！
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