如今人工智能大数据备受追捧、热度空前,各家一线科技大厂都在蓄力招募Data人才。
微软除了计划数年内在亚特兰大落成两个数据中心之外,近期又将目光瞄准了德州,准备斥巨资再建成一个数据中心,而这两次大规模扩张都会带来新的数据岗就业机会,可见微软对Data人才的野心!
(新闻来自Data Center Dynamics,版权归其所有)
谷歌也在不甘示弱,筹备在全美各地建造数据中心和办公室。据悉,会创造出10000+的新岗位,其中多达1/3的岗位和数据相关
(截图来自Google,版权归其所有)
看到科技巨头不断放出Data岗位,很多正在求职的小伙伴陷入了美好的想象:这么多新岗位,还愁找不到工作吗!
然而现实却很残酷,其中Case Study成为数据岗面试中难倒一票“英雄好汉”的罪魁祸首——
(截图来自Blind,版权归其所有)
那么,如何才能打败这个上岸“拦路虎”呢?
莫慌,这里有几个准备Case Study的小技巧,大家赶快学起来!
(本文总结自towards data science博客)
01
日积月累:将准备融入日常生活
培养商业意识
想要把Case Study回答得深入人心,商业意识(Business Sense)是必不可少的。
因为题目往往会是一个具体的商业案例,让你结合数据相关知识,给出相应的解决方案,所以培养商业意识是回答好Case Study的第一要义。
如果你还没到争分夺秒准备求职的阶段,这项任务就应该融入你的日常生活中
平时多多关注一线科技公司的发布的blog,比如Data Science at Microsoft, Google Data Science Blog, Uber Engineering等,每天抽出一些零碎的时间来阅读,学习在大厂工作的Data人才是如何利用数据解决实际的商业问题的。
在阅读之余,还可以用以下四个问题,来增加自己对实际案例的理解,快速提升你的商业意识。
  • 这篇文章描述和解决了什么商业问题?
  • 解决问题用到了什么方法,我有没有接触过这种方法?
  • 文章中如何评价这个解决方法?
  • 这个商业问题可以和哪些其他问题归成同类?
理解行业“黑话”
除了在日常生活中培养商业意识,理解商业案例中的专业术语,也能够帮助你更好的在Case Study面试中有说服力地表达想法。
首先,你需要掌握一些关键的商业指标,也就是我们常说的KPI (Key Performance Indicator)。
常见的比如日活用户(Daily Active Users),用户留存率/流失率(User Retention Rate/Churn Rate),用户增长率(Customer Growth Rate),转化率(Conversion Rate)等等。
同时还需要理解AARRR(Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer),消费者旅程(Consumer Decision Journey)等框架。
其次,能够熟练地讲解常规的处理办法,类似如何应对数据缺失和异常,并且指出商业案例中的常见问题,比如欠拟合(Underfitting) 、过拟合(Overfitting)等,也是破解Case Study面试的不可缺少的技能。
02
一击制胜:有针对性地准备面试
领略整体布局
如果你已经拿到了面试,正在准备的过程中,公司目前的最新动向是你必须好好做research且在面试前ready的。
大多数的面试官都会抛出他们曾经在工作中遇到和解决的问题,如果你对即将要面试的公司足够了解,相信你的回答也会让面试官满意。
你可以通过公司官网、LinkedIn Page来整体了解该公司处于什么行业,有什么产品,产品中可能存在什么问题。
也可以通过之前提到的公司blog,来摸索目前公司正在解决什么问题,在职的Data人才平时会用怎样的方法应对这些困难。
解析具体细节
有时即使是在同一家公司,不同组的Data人才也在干着不同的工作。
如果你已经知道了你的面试官是谁,你可以通过搜索他/她的LinkedIn来了解他/她正在做或者之前做过的project。同时想想,如果是你,你会怎么解决这样的商业挑战
不仅如此,招聘要求(Job Description)中列出的对求职者的要求,也是判断自己是否qualified、能否自如应对面试官提出的Case Study问题的标准。
一定要明白公司想要你在工作中解决什么样的问题,需要什么样的硬实力技能,这样就能高效地、有针对性地准备Case Study面试。
看完以上几点,
你是不是对这类面试更有信心了?
如果你还想要知道:
大厂的Case Study面试到底会如何考察?
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4月13日 周二
美西时间 5PM
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讲座时间
美西时间 4月13日 周二 5PM
美东时间 4月13日 周二 8PM
北京时间 4月14日 周三 8AM
主讲人—Chow老师
现任FLAG数据科学家、面试官,深耕工业界多年,常年参与公司招聘,具有丰富的面试官经验
讲座大纲
  • 一线公司数据科学家、面试官亲自担任考官
  • 仿真FLAG公司Case Study面试实时直播
  • 学习根据需求、端到端解决商业问题的方法
  • 解析科技大厂的面试方式、考察和评分标准
参与方式
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内容编辑:VV
责任编辑:Mona
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