【商科转data】亚麻BIE面试准备经验分享

ellocz

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最近也是财官印运都不错拿到了亚麻BIE L5的Offer，也感谢大家对我的支持，在这里也写一下一些准备的心得回馈地里。
之前一系列的帖子在这里：
https://www.1point3acres.com/bbs/thread-902677-1-1.html
https://www.1point3acres.com/bbs/thread-907191-1-1.html
https://www.1point3acres.com/bbs/thread-908247-1-1.html

之所以能够这么有效地准备，完全得益于思路和套路的完美结合，计划与落实的有效配合，也希望能够给到各位一些启发。

1. 找工作，从Networking先开始

首先开始找一个工作，我不从JD开始，直接从Networking开始。在这之前我在LinkedIn上面找了很多Data Scientist，BIE，加了几百号人，最后只有5-6个通过我，然后只有1个人肯跟我说话，也正是因为这个BIE给了我很多详尽的信息，最近他也从L4升到L5，感触很多，也很乐意跟我分享，也算是开启了我对BIE的兴趣吧。

尔后我找到我在Amazon的朋友，前同事等人帮我内推，十分感恩。虽然我的内推全部阵亡，但是正因为他们的帮助，我的简历能够出现在某个POOL里。恰好一个多月后HR从垃圾桶里把我的简历翻出来，一看我骨骼清奇，说小伙子要不要来个L6。

期间我的朋友也是反复跟我强调LP的重要性，亚麻的文化，PIP，工作模式，老板决定体验论，TC的组成，整体面试的过程、时间线，Bar Raiser的识别方式等等，我也是对亚麻整个体系有了比较好的了解。同时我也跟HR也多次沟通（绝不是坐等通知），有不懂的收集起来定期问她一下，因为我知道我如果入职对她KPI绝对是有加成的，有这层关系互相利用岂不美哉。

整体总结一下：要像进入某个公司，首先要成为这个公司的人，作风谈吐极似内部者，而不是如外部者那般生涩好奇。

这个阶段大致持续了1个月，就是单纯收集信息，跟人聊，上Blind App，看地里打满马赛克的面经，有一些重要的mark起来。同时也每一天打卡答题攒经验，以求某一天超过188立马开始看。

2. 准备阶段

先把LeetCode Premiuim买起来，也恰逢赶上了DataCamp Annual Sale，总共就充了大概200多刀。想想也就当给自己吃一顿纽约omakase了。

DataCamp比较重视实际操作，但是得和理论基础一起配合，于是我去找了下面这些资料来跟着练：
Python数据结构和算法书：http://xpzhang.me/teach/DS19_Fall/book.pdf
也利用了Brilliant的七天免费，把一些关键的Stat、Algorithm概念也掌握好。
在Youtube方面碰到了宝藏博主Emma的频道，里面无论是business sense，A/B Testing都有很实战的经验总结。
https://www.youtube.com/c/DataInterviewPro
同时在Machine Learning，统计方面，有一个尬歌教授Josh Starmer，十分生动有趣，浅显易懂：
https://www.youtube.com/c/joshstarmer
在针对Amazon的LP准备方面，Holly Lee的演讲以及嘉宾（Ex.BR）会给很多的Insight和建议：
https://www.youtube.com/c/HollyLeeCoaching
在算法、ETL方面，这个博主也不错：
https://www.youtube.com/c/codebasics

看完之后一定不要看完就算了，一定要自己重新讲一遍，自己想像就是要教别人，这个概念我要怎么讲，这个过程一定得有。不然面试的时候容易茶壶倒饺子。这个就是我们常用的“费曼学习法”。

对于一些难的，考得多的概念，尝试编一个有趣的故事讲给自己听，然后也尝试以简单的方式来讲出来。比如说讲p-value，我就准备了，面试还真的考到了！
我的故事是这个样子的，给大家分享一下。

我数学比赛拿了个铜牌，然后就跟亚麻说我是牛人你得招我，亚麻说停停停我得看看你这铜牌到底牛不牛，我先假设你就一般吧。
于是亚麻就去问数学比赛的组委，说这个铜牌怎么样。组委回：总共10个人，两个金牌三个银牌五个铜牌，所以就有100%的人至少和我一样或者比我强。亚麻说你也没啥了不起的，你告老吧。
我之后跟亚麻说，你看的那是小学的，我参加的是研究生的啊，亚麻就又去问数学比赛的组委，说这个铜牌怎么样。组委会，哇这总共有1000个人，只有1个金牌，1个银牌和1个铜牌，所以总共只有0.3%的人至少和我一样或者比我强。亚麻说哇那你是挺厉害的喔

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on for percentile / ranking，
id - rank for consecutive 大致点一下题

步骤：
倒推法，先从最终的结果出来把Column都SELECT出来，有的话直接写variable，没有的话直接命名一个name作为placeholder之后再解释怎么得到这个name。
table也是可以作为placeholder的，如果有CTE的话。
这样就先把大致框架定义出来，之后再一步一步得出解出里面的未知部分。

检查：
SQL
（1）SELECT，FROM这些基本的有没有
（2）出现了Aggregate Function，有没有用GROUP BY（只要不是全表的aggregate function）
（3）变量名有没有错（尤其是自定义的变量名，或者很长的变量名，推荐直接从livecode copy and paste）
（3.1）table名有没有错（尤其是CTE或者嵌套CTE的话）
（4）alias！！！subquery里面的那个alias，table的alias（我经常漏）
（5）JOIN之后有没有用ON或者USING！
（6）如果括号嵌套很多的话，括号有没有成对出现？
。。。。。。
Python
（1）有没有import package!（我就跪在这里）
（2）大小写，property 还是 method，括号该不该加
（3）indent的上面那句有没有冒号:（4）定义了function之后有没有print或者return
（5）range定义的时候有没有包括最后一个数，比如1到12要range（1,13）
。。。。。。
不一而足。

LP和BQ方面一亩三分地遍地黄金，这个作为我已经有6年5个不同领域公司的选手来说，例子素材太多了，主要是把STAR这个框架用好，平时要多开口多演练多预判多脑补。
R元素一定不能忘！

R元素无非就是：增收益、降成本、提效率（跟钱有关）得荣誉、获好评、消差评（跟钱无关）。

以上就是一些资料分享和心得总结，希望能给想要在data路上入门的朋友一些启示，如果有什么需要的话可以在下方留言，我会尽量帮助大家。

ellocz

kkkkjanet 发表于 2022-07-06 09:45:40. 1point 3 acres
恭喜楼主！谢谢分享！同想商科转data但过不了简历关，不知道楼主能否给点简历方面的建议

尽量往JD上靠，写的越具体的部分就越要重视，写的越宽泛的部分就优先级放低。然后按照直接经验＞间接经验（可转移经验）＞项目经验＞证书＞学术课程＞兴趣这么个优先级堆你的experience，然后skills板块或者project板块突出各种他需要的软件、算法、知识、技能、模型等等，之后找人内推。

tyang313

亚麻BIE要面LC？别吓唬人了好么。。

kkkkjanet

恭喜楼主！谢谢分享！同想商科转data但过不了简历关，不知道楼主能否给点简历方面的建议

kkkkjanet

ellocz 发表于 2022-07-06 10:05:29
尽量往JD上靠，写的越具体的部分就越要重视，写的越宽泛的部分就优先级放低。然后按照直接经验＞间接经验（可转移经验）＞项目经验＞证书＞学术课程＞兴趣这么个优先级堆你的experience，然后skill

谢谢回复不知道楼主能否帮忙瞧瞧简历？投了好些都是拒信

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