简单粗暴的谈DS刷题的ROI问题

仅仅针对tech公司DS职位
基础：
你必须已经会写点代码，比如
java学会61b就是很好的起点
python需要上过各种网校入门项目
需要懂：
- 基本算法（coursera 老版本stanford prof tim那个课的前半部就够），
- 基本数据结构（programing interview exposed甚至cracking the PM interview里面都有过一下这些基础），
- 常规语言的基本语法（java/python就很好并且也足够了）
如果你只用过R/SAS/Matlab/SQL，就别刷题了，先补基础再说。
这部分从0开始需要1-2个月吧
有人说我会用pandas和sk-learn，甚至还会用ipynb, 行不行？如果你除了这俩其他都没用过，那很难，不要试图投机取巧，安心学个基础课去吧

需要用scala刷题吗？绝壁不
需要用js刷题吗？您。。。。？
需要用SQL刷题吗？SQL肯定需要会的。。。难度太低不值一提了。。。

为什么DS要刷题？
如果你基本做analytics，那

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如果纯粹做AB test/experimentation，

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如果你希望建模(predictive modeling)，

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如果希望做机器学习，深度学习，没有代码能力的基本上没戏。个例当然存在，包括

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所以需要多严重的代码能力吧!!

需要hard的地方，目前（Sept 2017) 来看，不多
熟练easy/medium可以秒很多大家都想去的地方了
熟练是指:

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有的公司要求白板过，有的要求上机过，基本上跟码农要求略微类似，可能会稍微要求低，但是低多少看RP

需要刷全部leetcode吗？
不需要，typical 题目弄熟练就好。
Easy

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Medium

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那Hard到底看不看？挑一些看看就好了，不需要硬性要求。marginal gain估计这时候已经不高，还不如多看ML

但是可惜的就是刷这种题目忘记的比较快，平常工作里面用处有限，下次找工作还需要再来。刷leetcode感觉只有20%的时间不是被浪费的。

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其他的刷题？

是否需要懂系统设计？
目前好像没有遇到过，不过也可能我见过的考题都是偏scientist这边，并没有见到很多偏ML eng/ML infra那边的
不太清楚刷这些的ROI如何

ML如何刷？
这个问题问的很好。。。。
如果你是analytics，那不需要刷 （e.g. FB product analytics, Linkedin product analytics, Airbnb analytics)

如果是主要做实验的(which is quite rare, e.g. Airbnb, Netflix exp, some group in MS)，也不需要刷。
如果是希望建模、做ML的，那需要刷。(FB

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) 这些厂子需要刷。
总体来说，挺难刷的，ML的范围非常宽广，不容易总结，死记硬背也不容易弄清楚，稍微一变化，很容易被问死。
目前不同公司家考题难度相差迥异。有知名公司题目靠intro ML级别秒过的，也有类似规模公司问的肃然起敬的。
当然考题容易的公司就会做的ML也就差，各人权衡是追求学新技术还是追求rest and vest进去的。

有兴趣的同学不妨讨论下各个大厂和小厂目前ML的水平和面试难度。

如果希望好好深挖，这部分花的时间不会比刷leetcode少。
不过刷好了回报也会很大，平时工作会用得到，下次跳槽也用得到，再刷起来会比较容易。刷ML你95%的时间不会被浪费。

AB test 如何刷？
暂时没看到什么书或者视频cover到深度的
有些比较难的都是特殊大厂或者特殊行业面对的问题，也的确没有广为接受的解法
基本原则当然来自统计当中的causal inference，具体应用上有一些坑。个人有些总结，以后可能会整理整理发出来 but TBD
Again这部分不太好刷，不过刷好了回报也会很大，平时工作会用得到，下次跳槽也用得到，再刷起来会比较容易。刷AB你99%的时间不会被浪费。


Analytics 如何刷？
如果工作中就用的，那不需要刷。裸面聊聊天就秒过，不用刷，顶多扫一眼面经。
如果从来没学过的，那很难。必须多看面经，读cracking the PM interview，我在地里也整理过一些内容。99%的时间不会被浪费。
. Waral dи,
Behavior题要不要刷？
. From 1point 3acres bbs要刷。。。。
虽然很傻叉，但是要刷。

此外还有什么？
一定要刷如何negotiate salary的帖子
ROI奇高无比

EdwardYu 发表于 2017-12-9 22:51
等K神关于AB TEST的部分。。。期待。。

http://www.1point3acres.com/ds-courses/
http://www.1point3acres.com/ds-courses/2-ab-test/
already completed courses for this year
will have new sessions in 2018 if there's sufficient demand
[update] previous courses have been moved to
https://learn.1point3acres.com/courses/ds401-cracking-data-science-interview

https://learn.1point3acres.com/courses/ds501-analytics/
https://learn.1point3acres.com/courses/ds601-ab-test/

哦，补充一点
概率题要不要刷？
要的，地理看面经就大差不差，系统的话，可以看wikipedia

我已经很多年不看课本了，如果有同学知道可以用来复习准备面试的课本，那球推荐球分享
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AB 的想起来了，有些内容可以看

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绝对是高大上的好东西了，不过，不确定这些内容对于新人有多accessible
inside out的看觉得讲的很深刻，但是不知道outside in的来看是什么感觉
另外其他大厂遇到的特殊问题，这里的论文涉及略嫌不足
外面的博客又良莠不齐，很多也不一定就对
暂时也没有什么好推荐的

刷的优先级的考虑：

如果没在analytics的全职或者实习过，那建议多少看看解题方式和presentation的基本技巧
偏工科出身的人经常communication上面差的十万八千而不自知。。。
人家商科妹子的slides真的美太多了。。。讲的东西也清楚太多了

为什么？对于scientist职位，如果最初这一点不成，你也许都没有机会去展示你高超的算法和ML能力


当然了，其他看喜好，刷AB比刷ML容易
因为ML太宽广了，
刷codin的话，第一遍可能需要比较久，后来复习会快不少
stat/ML足够强的，可以掩盖coding的不足。

所以需要花费多少精力刷coding题，看你其他部分有多强。

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曾经有同学来问，analytics MS要做啥才能在ML上胜过ML PhD
我基本想不出多少状况能胜出，除非你代码能力超群，而且还能在面试的时候显露出来。。。
这要么得在开源之类社区有点名声，比如有个很好看的github。。。要么你发过什么paper非常牛掰，或者你是kaggle的全球前多少名什么的
没有这些，否则仅仅看简历和看面试表现，我很难想象analytics MS怎么能超越ML phd的。。。。
而有这些，你已经是大牛了，不需要来问我。。。;D

但是这是个伪命题：并不需要beat phd，只需要在一些ML职位上被考虑，那还是有可能的。

过来学习，学习

感谢版主分享！之前准备刷题的时候就很困惑，因为DS出路比较广，BA/DS/DE在准备上面差的非常多，一直在努力寻找一个头绪。有了总结看上去清晰了很多！

谢K神总结！关于A/B testing，Udacity上有个免费课是请两位谷歌的工程师讲解的，我作为一个零基础的理科生，看了觉得讲得好。不知道K神去看过没，感觉那门课讲得深度怎么样。

`Thank you for your help.

跪求A/B Testing细节总结！ 其实原理啥的看Udacity上那个课有，但是讲到实操的一些坑和细节，真的只有有经验的人才能答了，要是现在这份工作没用到，下一份工作想转入擅长Testing和实验设计的组就感觉很难

谢谢楼主！

一看的就是老江湖了，感谢！

楼主讲的很好，十分受益！