美西时间周四，
来自微软的高级数据科学家&面试官
Omia老师给我们带来了一些极具代表性的
面试真题！
话不多说，赶快来看：

Product Sense和A/B Testing结合

Product Sense是数据岗和PM岗面试一定都会碰到的话题。在日常工作中，这两个岗位也是经常合作的同事。PM一般会指出一个产品，不管是在软件还是在App中，并为其定义。
这时，他们会有一些问题需要数据科学家做A/B Testing，从而得出数据的结论支持，这些产品或者Feature可不可行，能不能ship出去。为了更好的帮助PM做出决定，DS们也得用与之类似的思维方式去看待手中的数据。
回到Omia老师带来的FB面试真题：为了让你的回答结构比较清晰，最好使用MECE这个原则——
这是四大咨询公司考的Business Case原则，我们说的每一个点，不能有重合，但要包括所有的方面。
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第一种答法是User Journey Map，想象一下用户从刚进页面，到完成公司想让他们做的动作之间，经历了什么。
第二种答法是User Segment，把用户分类。这一个做法有两种思路，分别是：
  • 按照User Profile/Demographic Data，即用户本身的信息数据
  • 按照Behavior Data，即公司收集的用户动作：你点了什么样的信息，在什么样的内容上停留多久，等等。
不论你选用哪一种，整理完数据之后，无外乎做ML模型，分析得出结论然后确定动作。

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来自NETFLIX的真题
类似Evaluate a Feature的题，是注定会用到A/B Testing的。需要你注意的是这之前和之后的步骤。
来自LinkedIn的真题
很多情况下，给用户们分类，是最简单直接，也是最万能的思路。Business Application是常见的Follow Up问题，指的是公司可以怎样根据你的发现应用在业务中。
只要你了解公司的商业模式，根据具体的情形来分类用户，而且尽量找到性价比最高的解决方案，一般就可以搞定。
来自Google的真题
类似Investigate an Issue总是应该先把问题问清楚，比如这个Feature是怎么定义的的，有哪些数据点和Metrics。
发现规律了吗?
Product Sense答题: 框架>内容

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Behavior Questions

与技术面试相反，如果你是因为BQ的原因而挂掉，那HR很难帮你重新安排一次面试，或者过一阵子再来。原因很简单，公司总归认为，要在短时内改变你的做事习惯和个人风格，与公司或者团队的文化相符，听上去就比较不切实际。
STAR策略你肯定听说过，但要准备什么样的故事呢？Omia老师建议了以下几个类别。当然，充分了解这家公司的价值观也是必须的。
目标是大厂数据岗位的你，
不妨了解一下
同样由Omia老师带来的——

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数据科学：人工智能讲座专场
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  • Leo Liang，Coinbase Head of Machine Learning & Analytics
  • Davy Wang，Tencent Cloud Chief Solution Architect
  • Bin Liu，Pinterest Head of Creators Engineering
  • Yichen Jia, Facebook Software Engineering Manager
  • Joy Zhang，Airbnb Director of Engineering and Data Science
  • Wei Xiao，LinkedIn Engineering Director
大厂面试官，助你夺秋招
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  • Toby，Uber Freight Senior SWE
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  • Jiayin "Melody" Zhang，小马智行pony.ai 美国Head of HR
  • Grace Lin, Senior Recruiting Lead，Talent Mobility Manager at Uber US
  • Jo Zhou, Pokemon Go制造商Niantics Talent Acquisition Partner
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关于FLAGDream
FLAGDream是一家来自硅谷的顶级在线教育科技公司，以帮助学员进入世界一流公司为使命。被业界称为 "在线教育界的Uber”，创始人兼CEO金一粟说，“我们就像Uber一样，将学员输送到他们想要去的目的地。” 
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