Data Science 学习+面试准备清单

楼主统计ms, 工作两年多。 工作中大部分时间处理数据，感觉可以学习到的少之又少了。
每天都有种随时要被市场淘汰的感觉。。
过去大半年，零零碎碎的学习+面试了一些大大小小公司（科技类，数据公司，hedge fund都有），
小公司的offer想想还是拒了， dream companies 挂的也是横七竖八，通过店面或者onsite挂也是知道自己的短板不少。
消沉了好一阵TT~，痛定思痛，还是按k姐所说，开楼列出学习准备清单。 一定要坚持，求监督！

1. coding
楼主没有 任何cs背景，可以说找工前才开始接触data structure and algo。lc半年来零零碎碎蛮力刷了easy+部分medium。面试经验来看ds难度完全够，data engineer就很悬了（挂过某投行家的codepad）
强烈建议建个excel，可以按提题号难度sort 和日期sort，这样才对自己的刷题进度熟悉，方便温故知新
楼主刷了100多道时还是决定补一补基础课。如果是新手建议一边上课一边刷
Princeton Robert Sedgewick Algo I&II  https://www.coursera.org/learn/algorithms-part1
k姐推荐的书：
Problem Solving with Algorithms and Data Structures using Python
http://interactivepython.org/courselib/static/pythonds/index.html

2. Stats & Probability
上周因为这个原因挂了一个hedge fund。学统计的把这种基础忘了真的是我不挂谁挂。
以前为自己找了各种理由不看绿皮书，如今是学习不规范，自己两行泪！
这次准备把里面概率和brain teaser的部分刷一下。
传送门：https://github.com/Fan-Yang-Econ ... ce%20interviews.pdf
另一本书有空也可看下：
fifty challenging problems in probability with solutions
https://mbapreponline.files.word ... _problems_in__2.pdf
剩下基础的各种distribution expectation variance pdf是啥，如何运用，尤其n够大时候可以用standord normal去approximate各种计算。bayesian的题多看一看，k姐的贴也有材料。想到面到什么再补充

3.  ML
楼主最早上过Udacity的Intro课算启蒙，而后套路是面试中学习。曾经的想法重点在调包调参原理。
总结：最近计划再详细复习unsupervised learning和cross validation的知识。老被问！如果问到底很可能被问死（面试官是可以很任性）。
借鉴一些同学的帖子，贴上两本书，islr+esl：
An intro to statistical learning with application in R(http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20First%20Printing.pdf)

Elements of statistical learning.(http://statweb.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/）

4. deep learning
不知道有没有时间。。刷一下这个课：http://cs231n.stanford.edu/
https://www.youtube.com/watch?v= ... MxFYRiNRS07MCWN5UIA

5. case问题：
需要提升。之前amazon买了神书：Lean-Analytics-Better-Startup-Faster，有时间再翻翻
银行，tech都问过，只能是说在面试中学习。总结接下来学习：
make assumption
how to define metrics
feature enginnering/preprocessing
which model，如何optimize parameter
ab testing（dilution，network effect，subject granularity，randomization，sample size，MVT?）
求推荐补充ab testing 的course：

causal inference（causal graph， selection bias，propensity score match, Inverse probability weighting, instrumental，etc.）

面筋eg: given a e-commerce dataset, want to design ab testing, what to investigate in data？
没回答好。后来想了一下，如果increase conversion rate，但是这个transaction里面买的都是item price很小
那即使converted数量多但是total revenue可能还不如conversion rate低但是每个transcation买的商品单价都高。那么这个问题如何根据已有data分析出来应该选conversion 还是revenue/profit， 接下来怎么设计ab testing？

case的部分最后想对自己说：你清醒一点！刷ins，综艺的时间，还是多看看tech公司的blog吧。

6.sql
自己总结的题库，时不时的刷一下。 hackerrank的题做完两遍了，不知道sql最难会考到什么样？？
目前为止都很不是问题

7. take home data challenge
如果有时间刷一下kaggle再来补充了
借鉴很好的总结帖：http://www.1point3acres.com/bbs/thread-326201-1-1.html


draft先这么多，想到再补充。
玄学归玄学，大师也说：需要给自身安排计划，且坚持执行。

希望和小伙伴相互鼓励监督！
















补充内容 (2019-3-24 01:50):
补充一下之前面试被问到的computer vision相关的题，概念和计算：IOU, precision, recall, F1 score, ROC curve cut-off, etc.

补充内容 (2019-3-25 11:20):
ab testing入门篇：https://in.udacity.com/course/ab-testing--ud257
持续寻找or补充面筋

补充内容 (2019-4-28 05:57):
根据最近面试，复习几点：
1. case study中predict customer churn/conversion rat，选取 training dataset的time bias问题如何解决？time series analysis 概念和应用？
2.PCA detect multicollinearity eigenvalue

补充内容 (2019-4-28 06:21):
补充一个链接，帮助准备product case
https://player.oreilly.com/videos/9781491953471

楼主有的这些迷茫我都有，我是金融本科加上ds硕士，现在好不容易上岸找了一家小金融类公司的ds，有金融背景找金融领域的ds还是比较容易的。几大投行or银行，以及flag，除了亚麻不喜欢没投，其他的都面了，前者五花八门，偏重bq交流，我还没有楼主的communication ablility着实很累了。尤其大摩，搞不懂ds类岗位，面了一堆啥。互联网则是太难，当然相对大家都难，但是被面试追着走，我找了一年多工作真的是太累了。我估计工作定下来就开始刷题转码了....楼主or学姐决定了，我们可以一起转码....

回来打个卡，补充了几点面试遇到的问题。
回来打卡。最近的面试感想就是。。。即使onsite自我感觉发挥良好，依旧可能杯具，有点儿香菇。
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1. 继续一波刷题！。。。熟练还是很重要。 一般coding section还是遇cs出身的面试官。 时间复杂度，follow up都会考。 难度依旧是easy-medium
2. 作为Master, ds 岗位竞争力比起phd真的是输在起跑线上。这点就只能考多投多面，面试中学习比蒙头学习的ROI高不少
3. case study还是需要积累。往往问的都是公司里最近在做的项目和遇到的问题。 这点看看公司员工写的blog还是蛮有启示的。 但是没有遇到过的思考过的问题，如何展开，楼主也是不断陷入沉思。 毕竟hiring team 往往prefer不需要mentor，能够独当一面的ds，尤其是一些unicore类公司，或者大公司的小team。 这就是为什么他们更prefer phd。

请问楼主ds也要考算法题吗？一般什么难度？

haomafan 发表于 2019-3-24 02:14
请问楼主ds也要考算法题吗？一般什么难度？

哈哈是你呀
不会超med 大部分easy 算法不好会隔周忘  系统复习一下

重码，想来我以后也是统计ms出身要步入ds的人，要老老实实的提前准备！楼主可以的话加个联系方式！

很系统的内容 谢谢🙏

很有用的信息！

lz加油～ 学有所成！

mazexiaozhoulu 发表于 2019-3-24 02:42
重码，想来我以后也是统计ms出身要步入ds的人，要老老实实的提前准备！楼主可以的话加个联系方式！

好的可以私信

snow19951 发表于 2019-3-25 09:50
lz加油～ 学有所成！

说的好！坚持～～

yrq410_ 发表于 2019/03/25 11:15:34


好的可以私信

楼主！（LXZTVfXQ）你试试能不能加我～