发一个面试总结帖回报地里小伙伴

前段时间找工作在地里学到了很多！很感谢大家之前分享的经验，我自己找工作也终于告一段落，想把我自己之吸取的一些教训，学到的经验写下了，希望有帮助。

想想自己找工作其实真的找了很久了（一把辛酸泪）。我大概是2017年10月份决定自己要找DS工作，然后17年底拿了几个面试，基本电面都过不了，电面就算过了data challenge也过不了。然后大概是去年这个时候我报了个bittiger的班，学到了很多，算是开始全力准备了。当时一心想找DS全职，最后没找到，只找了个实习，所以去年夏天就去实习了，毕业时间也就一拖再拖。实习结束参加了去年9月那一期的insight（在此强烈推荐insight），大概从11月份开始就全力面试了，直到上周拿到offer。

因为DS真是太杂了，不同职位侧重不同，我觉得可以大致分为这几类：一类是analytics，比较像business analyst，侧重数据分析，统计，sql之类的，ml通常要求不高；一类是ml，侧重modeling，一般coding要求不是太高，不过也会有公司要求production code的；再一类就是用deep learning的。我觉得最好选定一个方向准备，投那个方向的职位，这样会比较有的放矢。

下面总结一下我自己准备是用的一些资料和自己的一些经验。

统计，概率：

这个课我觉得讲得特别好，

其实有条件的还是在学校修一门统计基础课最好，因为ml说到底也还是统计，会很有帮助的。

概率题比如贝叶斯要熟练，还有排列组合之类的。做一些题就熟练了。

还有一本书叫practical statistics for data scientists，这个书里面都是一些很基础的概念，用来查漏补缺很合适，确保自己基础的东西没盲点。

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我觉得所有的data challenge最最重要的一点就是data insight，能从数据里分析出什么business suggestion，有什么actionable insight。公司不关心我们会用多fancy的model，如果不能从model转化成business insight，对他们来说也是没用的。

behavior question:

推荐cracking the pm interview。这个书不仅讲了很多bq，而且有怎么分析一个产品。这个对DS也非常重要，很多公司也会考察product sense。

最后来一口鸡汤，找工作真的是很难很难，经常难到怀疑人生，怀疑自己。但是只要是在正确的道路上，再坚持一下，该来的总会来的！一起加油鸭！

请问楼主是转专业phd还是本专业的？

多谢分享 非常有用

感谢lz的经验！很受用。想问下insight申请难度高吗？对学历有没有要求呢

wongszeq 发表于 2019-2-25 09:46
请问楼主是转专业phd还是本专业的？

本科和phd都是一个冷门专业的，转的DS

bubblenine 发表于 2019-2-25 11:54
感谢lz的经验！很受用。想问下insight申请难度高吗？对学历有没有要求呢

insight data science要phd，不过还有data engineer 和AI项目，master和phd都可以

有用，谢谢！

感谢楼主，分析得很到位！