Data Science Interview Resources
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更新 : 過去数年間にわたるインタビューでの広範な経験に基づいて、私は最近、個人がデータ サイエンスで優れていることを支援するための専用チャンネルを立ち上げることにしました。私の目標は、次の面接の前に基本を再確認したい人、またはデータ サイエンスの面接で成功し、実際にデータ サイエンスを適用するために必要なスキルと深い知識を習得したい人向けの包括的なリソースを作成することです。このチャンネルは、日常的に使用されるさまざまなテクニックを明確に理解できるようにすることを目的としており、広範囲にわたる機械学習のトピックをカバーしています。ここで自由に調べてみてください:
まず最初に、このリポジトリを訪問していただきありがとうございます。素晴らしいキャリアの選択ができたことをおめでとうございます。製品ベースの大手企業の 2 社で頻繁に面接を行った私の経験を共有することで、あなたが夢見ていた素晴らしいデータ サイエンスの仕事に就けるよう支援したいと思っています。急成長中のスタートアップ企業にとって、お役に立てば幸いです。
非常に多くのデータ サイエンティストの需要が増加しているため、審査に合格して面接に合格するのは非常に困難です。このリポジトリには、審査に合格したこと、面接で素晴らしいポジションを獲得するまでのすべてが含まれています。次のリソースを活用して確実に成功を収めてください。
ここにリストしたすべてのリソースは私によって個人的に検証されており、そのほとんどは私が個人的に使用したものであり、非常に役に立ちました。
注意:データ サイエンス/機械学習の領域は非常に大きく、学ぶべきことがたくさんあります。これは決して完全なリストではなく、準備を始めるための適切なリソースを見つけるのに苦労している場合に役立つだけです。ただし、これを頻繁に取り上げて更新するように努めており、私の目標は、すべてを網羅し、インタビューを揺るがすために使用できる 1 つのリソースに統合することです。
努力に感謝する場合は、星を残してください。
注:貢献については、Contribution.md を参照してください。
何よりもまず、必要なスキルを開発し、基礎をしっかりと身につけることです。これらは、あなたが非常に慣れ親しんでいるべき領域の一部です。
個人のブランドを構築する
LinkedIn を通じて、カンファレンスに参加したり、できる限りのことを行ったりして、良好なつながりを築きます。良好なつながりを通じて紹介を獲得し、面接プロセスを開始することが非常に重要です。一流の製品ベースの組織や急成長中のスタートアップ企業で働くデータ サイエンティストと定期的につながり、ゆっくりと着実にネットワークを構築することが非常に重要です。」
過去の役割と自分が与えた影響を定量化可能な方法で説明し、関連性のない事実に基づいて話すのではなく、簡潔に繰り返しますが、その影響を定量化してください。 Google 採用担当者によると、XYZ 式を使用します。 Accomplished [X] as measured by [Y], by doing [Z]
履歴書は短く、理想的には 2 ページ以内にしましょう。ご存知かもしれませんが、平均的な採用担当者は履歴書にわずか 6 秒しか目を通しません。そして、それに基づいて決定を下します。
あなたが新人で経験がない場合は、エンドツーエンドのユースケースを解決して、できればデモリンク（採用担当者にとって簡単になります）とソースコードへのリンクを履歴書に記載してください。 GitHub。
専門用語を多用しないようにします。これは言うまでもありませんが、自信のないことについては触れないでください。これが面接中に大きなボトルネックになる可能性があります。
いくつかの役立つリンク:
数学の基礎をすぐに復習したい場合は、次のようにしてください。 https://media-exp2.licdn.com/dms/document/C4D1FAQFzFmR919-Erw/feedshare-document-pdf-an alyzed/0/1655384106479?e=1656547200&v=beta&t=9bm4OUyWfM1dQR8LWXsLrGDqYz_Yr_e7TXXSHXLXe36I
統計と ML の基本を簡単に復習したい場合は、次に従ってください。 https://media-exp2.licdn.com/dms/document/C4D1FAQFLvzVgVxYAAA/feedshare-document-pdf-an alyzed/0/1656265480370?e=1657152000&v=beta&t=RD90ZEx3x2VLUGSthO-1uYKadzwTRixKRg3s8j2nvOc
これはおそらくデータ サイエンス プロジェクトのエントリ ポイントであり、SQL はデータ サイエンティストにとって最も重要なスキルの 1 つです。
ケーススタディは面接において非常に重要です。以下に練習用のリソースをいくつか示します。解決策を検討する前にまず考えてください。
これらを実行するとブラウニー ポイントが確実に追加されますので、時間があればぜひお見逃しなく。
これはオプションかもしれませんが、職務記述書でこれを明示的に求めている場合はこれを見逃さないでください。特に FAANG や類似の組織で面接を受ける場合、または CS の経歴がある場合はこれを絶対に見逃さないでください。この点では SDE ほど優れている必要はありませんが、少なくとも基本は知っています。
ビッグデータの役割の面接を受ける場合、これを見逃すわけにはいきません。
