10000次数据科学面试经验炼成，2021最强求职指南来袭!
近日，求职网站Interview Query调查分析了超过10000份数据科学岗面试经验和真实反馈，总结出了数据岗招聘和面试考察的最新趋势。比如：
- 疫情对数据科学面试有哪些影响？
- FAANG公司面试侧重点分别是什么？
- 面试中最高频考察的技能是什么？
- ……
- 想知道以上问题的答案吗？让我们来一起看一看经过2020一整年，数据岗求职又有哪些需要了解的新变化。
手握这份数据岗求职指南，希望各位正在为2021春招努力的同学们能更加有的放矢，高效备战！
发现1：FAANG公司招人力度不降反涨
受疫情影响，整个2020年期间，数据科学面试数量的增长都保持较为低调平缓的状态。
而以FAANG为首的一线大厂们却逆势上涨。相较于行业整体10%的增速，FAANG公司的数据岗面试数量猛增了25%。
在这其中，亚马逊不负招人大户之名，数据相关面试数量增长了40%。就在上周，亚马逊刚刚公布了自己2020年第四季度财报。
- 第四季度的净销售额增长了44％，达到1,256亿美元，单季营收首次突破千亿美元大关
- AWS云业务净销售额达到127.42亿美元，相比去年同期增长28%
- 电商业务营收为664.51亿美元，同比增长46%
- 包括Prime在内的订阅服务营收70.61亿美元，增长35%
看过其突飞猛进的各项增长，我们也不难理解亚马逊对于人才的巨大需求了。
发现2：谷歌、亚麻、脸书考点各不相同
虽然岗位都叫数据科学家（Data Scientist），但各家大厂的考察却有明显不同的侧重。
以亚马逊、谷歌、脸书为例，从图表中可以看出：
- 亚马逊更注重机器学习基础和相关的案例分析
- 经典例题：What is “random” in random forest? If you use logistic regression instead of a decision tree in random forest, how will your results change?
- 谷歌则偏重统计知识和A/B Testing相关内容
- 经典例题：Explain how a probability distribution could be not normal and give an example scenario.
- 脸书的关注点放在了产品思维和SQL数据分析
- 经典例题：How would you create a process to identify fake news postings on Facebook? Define a metric.
发现3：编程技能成为数据科学面试新刚需
近年来，随着数据科学领域的发展愈加成熟、定义愈加清晰，面试考察的内容也逐渐表现出了一些共性，其中主要涉及以下8个方面：
- 算法
- 概率论
- 机器学习
- 统计和A/B Testing
- 产品/商业案例分析
- SQL
- Python编程
- 系统设计
通过分析大量实际面试经验和反馈，我们不难发现，数据岗面试对于编程技能的考核比重明显增加，包含了算法、Python、SQL等多方面内容。
越来越多的公司在招聘要求中，明确要求应聘者具备算法和编程相关技能栈。
“求职Data，究竟需不需要学编程？”很多瞄准数据科学领域的求职者都曾有过这样的疑惑。如今，随着趋势越来越明显，我们已经可以很明确地回答：编程能力是必须的。
不过，不同职位对应聘者的编程能力，也是有不同程度的要求。
Business Analyst
- 对编程的要求最低
- 面试时，多考察SQL和沟通能力，具体说是Case Study的能力
- 入行门槛低，但另一方面，也是竞争最激烈的领域，包括众多美国本地求职者
Data Scientist
- 对编程的要求比BA要高
- 对机器学习相关能力的要求更高，工程能力也要求高
- 很多公司需要的是相关方向的PhD
Data Engineer
- 对编程的能力要求最高
- 对于机器学习相关经历背景的要求没有DS那样高，在招人时，更偏重学生的项目经验
- 目前职位的openning也最多
总结来说，编程是数据类岗位人才在日常工作中进行数据读取、整合、建模分析和可视化等流程经常用到的工具。
所以在求职市场竞争激烈的当下，磨练好自己的编程能力，能让你在Data的求职市场上竞争力加倍。
E/N/D
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