数据科学的面试的一些基本问题总结

在这篇文章中，将介绍如何为成功的面试做准备的，以及可以帮助我们面试的一些资源。

代码开发基础

如果你是数据科学家或软件开发人员，那么应该已经知道一些 Python 和 SQL 的基本知识，这对数据科学家的面试已经足够了，因为大多数的公司基本上是这样的——但是，在你的简历中加入 Spark 是一个很好的加分项。

对于 SQL，你应该知道一些最简单的操作，例如：

• 从表中选择某些列
• 连接两个表（内连接、左连接、右连接和外连接）
• 汇总结果（总和、平均值、最大值、最小值）
• 在 SQL 中使用窗口函数
• 日期处理

对于 Python，需要了解：

• 处理df（pandas），例如读取、加入、合并、过滤
• 操作日期和格式化日期
• 操作字符串，例如使用正则表达式、搜索字符串包含的内容
• 有效地使用循环
• 使用列表和字典
• 在 Python 中创建函数和类

在你的编程面试中，掌握 SQL 和 Python 是很重要的。

了解数据结构和算法

这是一个重要的问题，可能不像对软件开发人员那么重要，但是对数据结构和算法有很好的理解肯定会让你与众不同。以下是一个好的开始：

• 大O符号
• 二进制搜索
• 数组和链表
• 选择排序
• 快速排序
• 冒泡排序
• 合并排序
• 哈希表

下面进入本文的正题，将介绍一些基本的ML面试相关资料,可以作为笔记收藏

线性回归

我关于线性回归的大部分笔记都是基于《统计学习导论》这本书。

完整文章：

https://avoid.overfit.cn/post/22ca3b67bad14371a1c251a388f1fc4c