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DS面试准备材料总结(附加product答题思路和SQL题库)

    [复制链接] |只看干货 |面试经验, facebook, 分析|数据科学类, 数科面经
地里的匿名用户
地里的匿名用户  发表于 2020-5-20 08:33:02 |阅读模式
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2020(4-6月) 分析|数据科学类 硕士 全职@Facebook - 内推 - 其他  | Other | 在职跳槽
DS面试准备材料总结(附加product答题思路和SQL题库)

楼主现在在一家小公司做DS, 2年半左右,最近跳槽期备战了一个月,结果因为病毒所有后面的面试都被取消了。
虽然面试被取消了,但是楼主希望这一个月的总结可以给同样在这个困难时刻找工作的小伙伴一点帮助。当然,能够给大米就更好了!谢谢大家!

我的主要方向是DS analytics track,分为以下几个方面:

(1) Product Sense

(1.1)Lean Analytics
这本书是产品题的入门,了解不同business model(比如E-commerce, software, media site, user generated content等等)和他们对应的metrics和frameworks. 首先找到你要面试的公司,比如 Ebay is e-commerce, 然后可以主要看这一章。

(1.2) Product questions from A Collection of Data Science Take-Home Challenges
https://datamasked.com
这里面有大约40道产品题的答案。

(1.3) Cracking the PM interview
只需要看estimation,product和case三个章节。主要的目的是过一遍思路,让自己的思维在面试前活起来。

(1.4) 答题思路
这里你可以根据之前的材料和你要面试的公司面经总结题型,然后总结答题模板。
1. Ask clarifying questions (what does the product do?, who is the product for? company mission, etc.)
2. Confirm with the interviewer what the goal of the product is (e.g. increasing conversion, revenue, engagement, retention, etc.)
3. Layout the structure of your analysis (e.g. use products lifecycle like awareness, engagement, retention and monetization stages)
4. Dive in each section of your analysis (e.g. for each stage, identify the behaviors that can be quantified with a metric)
5. Summarize your analysis (restate what you talked about, and then prioritize key metrics from step 4 and state why)

(2) AB Testing
udacity AB testing: https://www.udacity.com/course/ab-testing--ud257
是入门的利器,这门课给出了很清楚的AB test的流程,里面其实包含了很多小知识点,推荐反复看2-3遍-baidu 1point3acres
这里给一个简单的总结:
1. Define metrics: sanity checking metrics, evaluation metrics
2. Design experiments: unit of diversion, target population (population impacted by the treatment, increase statistical power), size of experiment (statistical power), duration of experiment (traffic allocation, novelty effects, change aversion)
3. Analyze results: clean data, sanity checks (use sanity checking metrics defined in step 1), single evaluation metric (t-test, p value, type I error, type 2 error), multiple evaluation metrics (Bonferoni correction, FWER, FDR)

(3) SQL
我自己总结过去一年的面经,主要针对
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和leetcode里面面试常见的题型。如果没有时间复习,过一遍这个SQL题库,应该可以应付大多数面试,DS的SQL一般都不难,当然凡事都有例外。
个人觉得leetcode和hackerrank里80%的题都对DS analytics方面的面试作用不大. (也有可能我面试太少,有时间刷题的同学还是可以刷的)
请看附件下载SQL题库
如果想要做题库之前快速复习一下SQL的知识,推荐这两个网站:
SQL Zoo: https://sqlzoo.net
Mode Analytics: https://mode.com/sql-tutorial/

(4) Take Home Data Challenge
Data challenge主要考的是实际操作和写报告。
关于实际操作,(4.1) and (4.2)推荐了一些kaggle的课程和projects, 面试之前一定要能够熟练地编程 (python). (4.3) 里推荐的书告诉大家如何写报告。

(4.1) Kaggle micro-courses
对于编程基础不好的小伙伴,这里主要是复习python, pandas, data visualization and model learning models, 为之后制作答案模板做准备。
Python: http://www.kaggle.com/learn/python
Pandas: https://www.kaggle.com/learn/pandas
Data Visualization: https://www.kaggle.com/learn/data-visualization
Intro to machine Learning: https://www.kaggle.com/learn/intro-to-machine-learning. 1point3acres
Intermediate Machine Learning: https://www.kaggle.com/learn/intermediate-machine-learning

(4.2) Kaggle competition
实际做一个project from start to end. https://www.kaggle.com/competitions
推荐Titanic和house prices
现在很多公司都很注重candidate有没有做kaggle projects的背景,所以推荐大家多做一些kaggle competitions.

(4.3) A Collection of Data Science Take-Home Challenges: https://datamasked.com
这本书主要是给了几个例子,以及用R来做的详细解答。非常好的参考例子. 这里建议根据书里的答案准备一些模版, 比如画图的,做模型的(至少准备random forest)。我用的python。如果你已经做过kaggle projects, 可以直接取出之前project里你觉得有用的code.  . From 1point 3acres bbs

(4.4) 关于 Machine Learning
对于没有时间看书的同学,至少掌握decision tree and random forest. RF是万能的,because it has a reasonably good predictive power and it's ok to have correlated variables.
想从基本知识补起的同学,推荐2本书:data science from scratch 和 The elements of statistical learning
另外推荐两个课程:machine learning by Andrew Ng 和 Deep learning by Andrew Ng

(5) Stats
推荐一个帖子: https://www.1point3acres.com/bbs/thread-610533-1-1.html
这里包含了大多数能考到的统计理论和推荐课程
另外推荐一个网站: https://brilliant.org/
这个是FB面试推荐的做题网站。我个人很喜欢。

最后感谢论坛里其他发帖的小伙伴,我的总结都是根据他们的经验和推荐。希望大家都能找到自己理想的工作!最后的最后奉上一篇超级励志的帖子送给所有面试不顺利的小伙伴:https://towardsdatascience.com/h ... airbnb-f6a1e99892e8
这篇帖子讲了一个从almost零tech (Python, machine learning, stats)背景的小伙伴,经过不懈的努力,拿到了airbnb的DS工作。
我最喜欢的话是“who you were months ago doesn’t matter, what matters is who you are becoming” and “Don’t ever let someone tell you that you can’t do something. You want something, go get it.”. check 1point3acres for more.

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xiaoxiao98 + 1 赞一个
ssj_777 + 1 很有用的信息!
liuy14 + 1 给你点个赞!
ph5 + 1 赞一个
NewtonTree + 1 非常感谢!
HuiVNGC + 1 很赞的总结和分享,谢谢你
北门炒面 + 1 赞一个
moshimowangchen + 1 很有用的信息!

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cm426 2020-5-20 15:16:15 | 显示全部楼层
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地里的匿名用户
地里的匿名用户  发表于 2020-5-20 10:03:59
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最后这个故事挺励志的,但是我前几天看了airbnb的talent list,这个人也被layoff了,哎。。。
现在就好难找工作啊
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ymsfdhmy 2020-5-20 22:50:57 | 显示全部楼层
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fcc139 发表于 2020-5-20 15:28
我觉得一个月可能不够,至少需要3个月准备吧。

是的,一个月时间是比较短,而且现在病毒期间,每个公司都在裁员,我打算过一个月再继续申请,等成功跳槽之后还会总结一个更加全面的帖子回馈大家!
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caleb789 2020-5-20 10:34:21 | 显示全部楼层
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airbnb。。。。真的是命运无常啊
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FinalLi 2020-5-20 12:07:19 | 显示全部楼层
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我觉得一个月可能不够,至少需要3个月准备吧。
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VeraZOU 2020-5-21 01:26:49 | 显示全部楼层
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很有用!谢谢lz!
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