12个数据科学面试必问问题

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1. 你最欣赏哪位数据科学家？为什么？

以这个问题作为开场是不错的选择，很多面试者很可能认为，在一开始会被问到技术问题，或一些相关工作或学术背景。但这是一个重要的问题，因为他们应该对这个领域有足够的认识，并了解该领域的重要人物，无论是目前还是历史上。

例如，以下是几个我们关注的数据科学家，以及原因：

John Snow（不是“权力的游戏”那个）发现了伦敦 1840-1850 年期间的霍乱疫情，他通过统计学和点示图证明该疾病是如何聚集在公共水泵上，从而污染了泰晤士河水。

Hilary Mason，在创 立Fast Forward Labs 前，在 bitly 担任4年首席数据科学家，被 Fast Company 评为“100位商界最具创意者”。

Peter Skomoroch，LinkedIn Skills 创始人，Skipflag 创始人、首席执行官; 在LinkedIn 之前，任 Juice Analytics 的高级分析总监，AOL Search 的高级研究工程师。

2. 如何证明你对算法做的改进比改进前更好？

一个好的数据科学家不应该让自大或不安影响其经验判断，因此他们应该有一个严谨的分析框架，用于评估每次改进。换句话说，他们进行自我审核时，对自己需比他人更严格。比如：

· 用于性能比较的数据中是否存在选择偏差？

· 受控实验的方法是否被遵循？

· 是否应用了 A /B 测试？

· 我的测试数据是否有足够的多样性以代表真实数据以避免过度拟合）？

· 结果是否可重复？

3. 你将如何使用数据来改进我们的网站？

Airbnb 的前数据科学负责人 Riley Newman 对于公司如何利用数据科学的问题给出了很好的回答： “ Airbnb 将数据视为客户的声音，而数据科学则是对该声音的解读。”

通过这个问题，可以了解面试者将如何利用访问者、客户网站的使用趋势或其他数据，并改进营销或内容接触点。

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