随着AI井喷式的发展，越来越多的岗位被淘汰，每个打工人都如履薄冰。尤其是互联网技术行业，更是首当其冲。但是不管怎么样，对于那些正在找工作或是准备跳槽的人，提前了解一些面试的高频问题有助于面试的通过录用率。

本文我们主要给大家分享数据科学面试的 Top20 问题及参考回答，那些过来人经验告诉你，往往那个与你同时面试被录用的人就比你多一个“早知道”。

非技术型数据科学面试问题

1. 给我讲讲你必须向没有技术背景的人解释复杂数据概念的经历。你是如何确保他们理解的？

该问题主要评估你的沟通技巧和简化复杂主题的能力。

示例回答：在我之前的角色中，我必须向我们的营销团队解释机器学习的概念。我用教孩子识别不同类型的水果来比喻。正如你向孩子展示许多示例来帮助他们学习一样，机器学习模型也是用数据进行训练的。这种类比有助于使复杂的概念变得更相关、更容易理解。

2. 描述一个你曾经必须和一个很难相处的团队成员合作的项目。你是如处理这种情况的？

这个问题主要是为了了解你的团队协作技能和解决冲突的能力。你可以这样回答：

示例回答：在一个项目中，我和一位工作风格截然不同的同事一起工作。为了解决我们的分歧，我安排了一次会议来了解他的观点。我们在项目目标中找到了共同点，并就共同的方法达成了一致。这段经历教会了我开放式沟通和团队合作中同理心的价值。

3. 你能分享一个不得不在紧迫的期限内完成工作的例子吗？你是如何管理任务并按时交付的？

这个问题主要是为了考察你对时间的管理和任务优先级划分的能力。

示例答案：有一次，我不得不在非常紧迫的期限内完成分析。我优先考虑项目中最关键的部分，将我的计划传达给团队，并专注于高效执行。通过分解任务并设定小截止日期，通过团队共同努力协作最后在不影响质量的情况下按时完成项目交付。

4. 你在分析中犯过重大错误吗？你是如何处理的，你从中学到了什么？

在这里，面试官着眼于你承认错误并从中吸取教训的能力。你可以这样回答：

示例回答：有一次，我误解了一个数据模型的结果。在意识到自己的错误后，我立即通知了我的团队并重新分析了数据。这次经历让我明白了反复检查结果的重要性，以及工作场所透明度的价值。

5. 你如何及时了解数据科学的最新趋势和进展？

这主要考察你致力于持续学习并在你的领域保持粘性的能力。

示例答案：我通过阅读行业期刊、参加网络研讨会和参加在线论坛来保持最新状态。我还每周留出时间尝试新的工具和技术。这不仅帮助我与时俱进，而且还不断提高我的技能。

6. 你能告诉我们不得不从事一个需求不明确或不断变化的项目的经历吗？你是如何适应的？

该问题评估适应性和解决问题的能力。例如，你可以说：

示例答案：在以前的项目中，遇到需求经常变化的情况。我通过与利益相关者保持开放的沟通来适应他们的需求。我还使用敏捷方法使我的方法更加灵活，这有助于有效地适应变化。

7. 描述一种场景，即你必须在数据驱动的决策与其他考虑因素（如道德问题、业务需求等）之间取得平衡。

这主要是评估你考虑数据之外各个方面的能力。

示例答案：在我的上一份工作中，我必须平衡数据驱动决策的需求和道德因素。我确保所有数据使用都符合道德标准和隐私法，并在必要时提出替代方案。这种方法有助于在尊重道德界限的同时做出明智的决定。

技术型数据科学面试问题

8. 有哪些可用于选择正确变量的特征选择方法？

特征选择主要有三种方法：过滤法、包装法和嵌入法。

过滤法

过滤法一般用在预处理步骤中。这些方法从数据集中选择特征，与任何机器学习算法无关。它们速度快、所需资源少，能去除重复、相关和冗余的特征。

用到的一些技术包括：

• 方差阈值（方差阈值）
• 相关系数（Correlation Coefficient）
• 卡方检验（Chi-Square test）
• 相互依赖（Mutual Dependence）

包装法

在包装方法中，我们使用特征子集迭代训练模型。根据训练模型的结果，添加或删除更多特征。它们在计算上比过滤法更昂贵，但可以提供更好的模型精度。

用到的一些技术包括：

• 前向选择（Forward selection）
• 反向消除（Backward elimination）
• 双向消除（Bi-directional elimination）
• 递归消除（Recursive elimination）

嵌入法

嵌入法结合了过滤法和包装法的特性。特征选择算法作为学习算法的一部分进行混合，为模型提供了内置的特征选择方法。这些方法像既像过滤法一样速度更快，又像包装法一样准确，并且还考虑了功能的组合。

用到的一些技术包括：

• 正则化（Regularization）
• 基于树的方法（Tree-based methods）

9. 你是如何避免模型过拟合的？

过度拟合是指模型在训练数据集上训练得太好，但在测试和验证数据集上却没有达到预期效果。

可以通过以下方法避免过度拟合：

• 通过降低模型复杂度、减少考虑的变量以及减少神经网络中的参数数量，使模型保持简单。
• 使用交叉验证技术。
• 使用更多数据训练模型。
• 使用数据增强来增加样本数量。
• 使用集成方法（Bagging 和 Boosting）
• 使用正则化技术来惩罚某些可能导致过度拟合的模型参数。

10. 解释置信区间

置信区间是对未知参数的估计值范围，当你再次运行实验或对总体进行类似重新采样时，预计该参数会落在某个时间百分比之间。

在统计实验中通常用 95% 的置信水平，它是你期望重现估计参数的次数百分比。置信区间具有由 alpha 值设置的上限和下限。

你可以使用置信区间进行各种统计估计，例如比例、总体均值、总体均值或比例之间的差异以及组间变异估计。

11. 你是如何管理不平衡的数据集的？

在不平衡数据集中，类别分布不均匀。例如，在欺诈检测数据集中，只有 400 个欺诈案例，而非欺诈案例有 300,000 个。不平衡的数据将使模型在检测欺诈方面表现更差。

可以使用以下方法处理不平衡的数据：

• 欠采样（Undersampling）
• 过采样（Oversampling）
• 创建合成数据（Creating synthetic data）
• 欠采样和过采样的组合（Combination of under and over sampling）

12. 如果聚类项目中的标签已知，你会如何评估模型的性能？

在无监督学习中，找到聚类项目的性能可能很棘手。良好聚类的标准是不同组之间的相似性很少。

聚类模型中没有准确性指标，因此我们将使用组之间的相似性或独特性来评估模型性能。

评估聚类模型性能的三个常用指标：

• 剪影分数（Silhouette Score）
• 卡林斯基-哈拉巴兹指数（Calinski-Harabaz Index）
• 戴维斯-布尔丁指数（Davies-Bouldin Index）

13. 编写一个函数，从正态分布生成 N 个样本并绘制直方图。

要从正态分布生成 N 个样本，你可以使用 Numpy(np.random.randn(N)) 或 SciPy(sp.stats.norm.rvs(size=N))。要绘制直方图，你可以使用 Matplotlib 或 Seaborn 绘图库。

知道了正确的工具，问题就很简单。步骤如下：

• 你将使用 Numpy 的 randn 函数生成随机正态分布样本。
• 使用 Seaborn 通过 KDE 绘制直方图。
• 绘制 10K 个样本的直方图并返回 Numpy 数组。

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

pd.option_context('mode.use_inf_as_na', True)

N = 10000
def norm_dist_hist(n):
    x = np.random.randn(n)
    x[np.isinf(x)] = np.nan
    sns.histplot(x, bins=20, kde=True)
    return x

x = norm_dist_hist(N)
plt.show()

继续。。。

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