给DS NG一个建议： 不要拿面试来当学习和查缺补漏的工具

最近回了一个DS找工难的贴子， 给了点自己的建议 感觉可以重新开个贴发一下也许能让更多人看到
20年找工， 21年跳槽两次 总的来说我的建议是based on我的自己的感触来写的； 希望对大家有帮助 （顺便求个米

我的经验是一般来说95%以上的DS/DA面试不会设计到让你手算pca eigen或者什么线性代数这种
.google  и
建议两个准备方向：

Analytics + DA： SQL（刷吧没啥好说的） 产品的case study， 比如今年三月份某部门收入下降了30%， 问你怎么找出原因？ 如果给customer service设计一个chat bot？这种很open ended但是需要你不断clarify和用product sense来解决的问题 - 可能还要知道一些基本的统计概率 投骰子玩游戏， bayes 这些东西 这种占市场的 60%

ML + modeling： 基础ML知识， 各种模型应用场景 难度和我举的几个例子差不多（在下面） 再加两个常见题目： Walk me through a variable selection method and how does it work? RF and GBM, which one is easier to overfit and why? 有的公司可能会给take home让你建个模onsite presentation啥的 大概占市场的40%

Research + core ML：这个一般master没戏 我就不说了， 我也没面过

其他这些太理论要算数的 我的经验是就不太可能遇得到。。（除非你面的药厂或者quant之类的） 更多的时候是你要能用大白话说得出method的原理。 因为2020毕业求职了一段时间， 2021跳槽也求职了一段时间 我找工感受大概是这样的

简历好好改一改， ML基础知识好好学一学
想一想有没有准备好了回答一些常见的面试题比如
RF和GBM区别？
Describe L1 and L2 regularization and use cases
Linear regression assumptions? How to check assumptions?


准备好了机会来的时候才能拿到对吧， 建议还是不要用面试的方式来查缺补漏 对NG来说每一个面试都是很珍贵的
另外， 就算是mock interview， 它最大的价值也还是让你整个人完全ready面试的时候给你查缺补漏 拿它当学习工具的话效率真的太低了

谁都想准备的万无一失了才开始面试啊，但事实证明，面试是永远准备不完的。而且像DS的面试涉及的范围太广了，从统计原理，ML模型的数学原理，实现方法，Python, R 的应用，公司的business model 什么都有可能考到，要想万无一失估计得准备半年。那样NG的毕业季的都过了，签证都有问题，在职的人也可能错过火热的市场，黄花菜都凉了，还不如一边好好准备，一边以战代练，美国大公司好公司这么多，只要能力够了总能碰到合适的。万一很想去的面挂了就总结经验半年后再战呗。就是这样可能未必能获得global maximum，但local maximum 对很多人来说也比安于现状要好很多

Ayyoki 发表于 2021-12-16 20:32:33
准备不到万无一失的吧， 不管是不是NG都一样
别偏激吧朋友

跟你的观点不太一样就偏激了嘛，只是作为明大校友+ Geico前同事+ 最近也经历了好几家大银行面试的人对你的观点和经历比较有共鸣就顺道回复一下自己的一些观点罢了。NG 时期是比较难以拿面试，所以需要多投去增加拿面试的机会，而且面试当然应该尽可能的好好准备了。我只是基于我最近的经历来说，我准备的最充分的公司反而挂了，而之前没有抱太大希望的公司反而很快给了offer，有时候找工作也是很需要一些运气与时机，可能为了多准备推后投简历或者面试就会错过。但是我们投的时候谁也不知道其他candidate 的情况以及这个位置是不是很缺人急需填满headcount。anyway我只是想说在准备充分的情况下尽可能多投多面，然后充分总结每一场面试经验查缺补漏，总会遇到合适的位置的。无意引战或者跟你争论，只是接你的楼说一下自己的观点，祝楼主事业顺利前程似锦吧:)

今年准备实习秋招的时候花了90%时间学习手撕ml算法，秋招analytics上岸一个ml model没考过，虽然都准备好了面试更有自信lol

有帮助的话麻烦大家加个米
最近看包裹花了太多米了。。。

感觉很多人都是被那些网络上所谓的上了就能当ds的课骗了，浪费时间和钱学了一堆很多面试都用不到的东西。

小丑骑士 发表于 2021-12-16 11:35:16
感觉很多人都是被那些网络上所谓的上了就能当ds的课骗了，浪费时间和钱学了一堆很多面试都用不到的东西。

我觉得很多时候很多同学 特别是转专业的同学， 真的完全只靠上课的话很难学到这些东西 最好还是找一些applied的project做一做， 如果有实习的话就最好了

zw2019 发表于 2021-12-16 12:11:24
今年准备实习秋招的时候花了90%时间学习手撕ml算法，秋招analytics上岸一个ml model没考过，虽然都准备好了面试更有自信lol

可以的 我之前工作也是ML
现在跳槽了analytics， 感觉会ML就算analytics 如果想stand out也还是比较重要的hhh

不完全同意楼主的观点，原因如下：
1) HC是可能会满的，职位是可能会被filled的，加上data要复习的方向这么多，等到完全准备好可能黄花菜都凉了。
2) 约上面试后你的复习速度绝对比没有面试的时候快得多  (尤其如果你是deadline-driven的话)

楼主的出发点是好的，但是建议每个人根据自己的情况、job market的情况灵活选择，无脑完全准备好再上战场or完全没准备就去申请都是不可行的。

tomo49 发表于 2021-12-16 13:15:10
不完全同意楼主的观点，原因如下：
1) HC是可能会满的，职位是可能会被filled的，加上data要复习的方向这么多，等到完全准备好可能黄花菜都凉了。
2) 约上面试后你的复习速度绝对比没有面试

我这里只说NG
我身边 包括我自己ng时期整个秋招拿到面试不超过5个

Ayyoki 发表于 2021-12-16 13:16:41
我这里只说NG
我身边 包括我自己ng时期整个秋招拿到面试不超过5个

NG的HC也是先到先得的，招满了就没了。你翻翻地里的帖子就能看到不少因为面试约得太后而导致HC没了的情况。你说的点是很值得考虑的点，我只是认为同时也不可以忽视HC的问题，要灵活选择。