Data Scientist找工小记

data science 看来真的不容易呢

我有个小问题，楼主是怎么在面试的时候解释自己被layoff的，或者解释why you are looking for new opportunities 的？

非常有用
mark之。。。
lz能不能具体说说ML部分是怎么准备的呢？
上过tech ML的课，做过相关project，但是一被问起来发现知识面还是很窄
有什么推荐的书或者资料么？

ganqierwu 发表于 2016-4-18 09:11
我有个小问题，楼主是怎么在面试的时候解释自己被layoff的，或者解释why you are looking for new opportun ...

layoff在美国这里很正常，被问到的时候都是直接说为什么被layoff。至于如何回答why look for new opportunity类似的这种问题，更多的侧重点还是在于为什么喜欢这个公司，这个职位，想要寻求什么样的机会

aojing 发表于 2016-4-18 09:17
非常有用
mark之。。。
lz能不能具体说说ML部分是怎么准备的呢？

你可以按照我上面提到的机器学习面试中三个角度进行准备。首先从你自己的简历出发，挑出几个核心的算法（不用太多两到三个就好），完完整整的弄懂所有技术细节，达到基本精通的程度。然后，找一个ml课程的大纲（Stanford，cmu或者其他学校或者自己学校的），看看里面都讲了什么算法，尝试着用几句话描述出算法是在怎样的假设下用怎样的步骤解决了怎样的问题，有什么优缺点。另外，quora是一个非常棒的平台，准备ml各种算法的过程中多浏览大牛的回答，面试毕竟不是考试，很多时候更需要用大白话来解释算法模型，quora就是最好的教科书和参照物。
至于材料，我平时看elements of statistical learning和pattern recognition and machine learning这两本书比较多，Andrew Ng的cs229 machine learning的note也很不错（不是coursera的note）。
正在整理自己的ml笔记和酝酿一篇如何准备ml面试的文章，力争能早点写完。

不想学通信了 发表于 2016-4-18 09:09
data science 看来真的不容易呢

主要是要求比较杂，什么都得懂点

干货，非常好，多谢分享。最近正准备转行，比较纠结是往data scientist 还是 software engineer转。感觉data scientist 要求的技能比较多，software engineer要求更加专一点。请问相比于software engineer, 转data scientist是不是需要更多的时间？另外，在high tech 公司里面，data scientist 和 software engineer 哪个可能更加重要一些？

楼主写的东西绝对干货，太有用了。想问楼主servicenow data scientist onsite都会问些什么内容嘞？会考coding吗？因为我这周马上就要去onsite了，也是data scientist的职位，但不大清楚具体情况。我是统计毕业的，但面试官里居然有三个sde，表示好泪奔啊，我都不太会sde的coding，leercode啥的从来也没刷过。求楼主指导！

谢谢楼主分享 很详细呀～

太厉害啦~感谢楼主，想咨询一下如果想转data方向应该上一些什么课呢，