Data岗春招已经来啦！相信很多小伙伴都在集中准备，准备一举拿下北美一线公司的offer。
但是！Data岗位今年的面试并不容易，不仅涵盖的知识面很广，对其掌握的深度也有不低的要求.......
想了解Data岗面试都会考哪些类型的题目？
想衡量自己到底准备的怎么样？
快看看下面这20道Data面试题
你都能做出来吗？
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No.1：经历和行为类问题
这类的问题几乎在面试的每个环节都会问到，面试官通常会希望通过这类问题来了解候选人是否具备数据分析的经验，对公司是否了解，和企业文化能否融合。
一些常见的问题包括：
1.你为什么想要做数据分析？
2.你能够给我们带来哪些特别的价值和贡献？
3.你有遇到过比较大的困难吗，如何克服的？
4.你是否收到过同事的反馈，你是怎么做的？
回答这些问题的关键，就是要举出实际的例子，通过实际的例子，具体讲一讲自己是怎么行动的，最终带来了什么样的结果。通过你的回答，让面试官意识到，你是一个非常有责任心，有团队精神，热爱数据分析，能够解决实际问题的人。
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No.2：统计概率类问题
"statisticsisthegrammarofscience."
——现代统计学之父KarlPearson。
对于数据科学和数据分析的岗位，概率统计可以说是最为重要的基础知识。对于这些知识的考察，有的时候会直接询问相关的概念，也有的时候会在考察机器学习或者案例分析的时候，作为followup出现。
5.请解释一下什么是高斯分布？
6.在假设检验过程中的p-value的定义是什么?
如果某一次假设检验的结果中,p-value正好等于0.05,我们应该如何处理?
7.置信区间(confidenceinterval)的定义是什么?如何解释它的随机性?
8.如何理解精准率（precision）和召回率（recall）？
对于这类问题，我们要注意在回答的时候表述需精准。毕竟统计概率是基础，如果在面试中回答错误，或者混淆了一些概念，会非常减分。
文商科背景，对统计概率掌握较浅？
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No.3：机器学习类问题
机器学习类问题不仅要求面试者了解不同模型的概念，更需要掌握其底层的原理和优化。哪怕是面试商业分析岗位的同学，也必须对模型的应用有较深的理解。
9.使用线性回归模型有哪些前提和假设？
10.什么是决策树模型？决策树模型的原理和实现步骤是怎样的？
11.什么情况下会出现过拟合问题？如何解决过拟合？
12.机器学习中的特征工程有那些常用方法？
对于机器学习模型，切忌背答案，必须要知其然，更知其所以然，深入了解模型背后的原理，每个模型的优势和局限性。如果真正的用过这些模型去做一些大项目，相信在面试中可以更加加分。
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No.4：编程类问题
数据科学面试必须会编程吗？这个答案是肯定的。
大部分的数据岗位都希望候选人掌握Python、SQL等编程语言，具备写代码解决问题的能力。如果是应聘机器学习工程师、数据工程师的岗位，还会考察比较深入的算法和数据结构的知识。
13.给你一组点，请用Python计算这些点的欧式距离。
14.请用Python实现一个快速排序。
15.写一段SQL语句，找出本月购买量最大的前10个母婴类产品。
16.什么是SQL的join功能？outerjoin和innerjoin有何区别？
不论是数据分析还是数据科学岗位，在面试的环节中都最少有1-2轮是要真正的写代码的。如果不会SQL和Python，很难拿到一线公司的数据岗offer。
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No.5：案例分析类问题
案例分析类问题是数据岗的重中之重，也是很多同学的最大痛点。这类问题是对候选人能力的综合考察，需要面试者对于整个数据分析的pipeline，对目标公司的产品都有较为深入的了解，再综合前面的概率统计、机器学习等知识，综合解决问题。
一些经典的案例分析问题包括：
17.公司的网站即将上线一个新的功能，可以给所有的新用户发放优惠券。请问你如何衡量和测试这个优惠券功能的有效性？
18.YouTube希望改进其识别违规视频的方法。请问你会如何设计？
19.公司上一季度的用户流失率上升了5%，请问有哪些可能的原因？你会如何验证你的想法？
20.公司即将上线一个新的短视频平台，请问你会如何设计它的推荐系统？
案例分析的问题不仅考察候选人的数据分析能力，更加重视候选人能否和面试官有效沟通，最终抓住问题的核心，了解面试官到底想问的是什么，并且在45分钟-1小时的时间内，能够条理清晰的阐述自己的想法。
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从这5大类问题可以看出，数据岗面试并不简单。考察知识点多，问法灵活，无题可刷，导致很多同学无从下手。
其实，想要拿到数据岗的offer，绝不是仅仅通过刷题、背题就可以的，而是需要同学们对于数据各个方面知识点有系统性的了解，打好Python和SQL编程基础，积累工业级别的项目和应用经验。这样才能以不变应万变。
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