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原文作者：Nate Rosidi
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# 引言
每个人都知道数据科学面试中会出现什么：SQL、Python、机器学习模型、统计学，有时还会涉及系统设计或案例研究。如果这些内容出现在面试中，那么这就是他们测试的内容，对吗？不完全是。我的意思是，他们确实会测试我所列出的一切，但他们测试的不仅仅是这些：在所有这些技术任务背后，存在一个隐藏的层面，是公司真正评估的技能。
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这几乎是一种干扰：当你认为自己在展示编码技能时，雇主实际上在关注别的东西。
那个“别的东西”就是一种隐藏的课程——那些将真正揭示你是否能在该职位和公司中取得成功的技能。
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# 1. 你能将业务问题转化为数据（并反之亦然）吗？
这是数据科学家所需的最重要的技能之一。雇主希望看到你是否能解决一个模糊的业务问题（例如，“哪些客户最有价值？”），将其转化为数据分析或机器学习模型，然后将这些见解以平白的语言反馈给决策者。
期待什么：
- 表述松散的案例研究：例如，“我们应用的日活跃用户持平。你会如何提高参与度？”
- 迫使你为分析辩护的后续问题：例如，“你会跟踪哪个指标来判断参与度是否在提高？”、“你为什么选择那个指标而不是会话时长或留存率？”、“如果领导层只关心收入，你会如何重新构建你的解决方案？”
他们真正测试的是：
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- 清晰度：你能用简单的英语解释你的观点，而不是充斥着太多技术术语吗？
- 优先级排序：你能突出主要的见解并解释它们为何重要吗？
- 受众意识：你会根据受众（技术型或非技术型）改变你的语言吗？
- 自信而不自负：你能清晰地解释你的方法，而不会过于防卫吗？
# 2. 你理解权衡取舍吗？
在工作中，你将不断需要做出权衡取舍，例如准确性与可解释性，或者偏差与方差。雇主也希望在面试中看到你做到这一点。
期待什么：
- 诸如“你在这里会使用随机森林还是逻辑回归？”这类问题。
- 没有正确答案：在某些情况下，两个答案都可能是正确的，但他们更关注你做出选择的原因。
他们真正测试的是：
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- 不存在普遍“最佳”模型：你明白这一点吗？
- 阐述权衡取舍：你能用简单的术语做到这一点吗？
- 业务一致性：你是否表现出与业务需求保持一致的意识，而不是仅仅追求技术上的完美？
# 3. 你能处理不完美的数据吗？
面试中的数据集很少是干净的。通常会有缺失值、重复项和其他不一致之处。这是故意的，目的是反映你将要处理的真实数据。
期待什么：
- 不完美的数据：格式不一致的表格（例如，日期显示为 2025/09/19 和 19-09-25）、重复项、隐藏的间隙（例如，仅在特定时间范围内缺失值，比如每个周末）、边缘情况（例如，“已售出商品”列中出现负数或年龄为 200 或 0 的客户）
- 分析推理问题：关于如何验证假设的问题。
他们真正测试的是：
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- 你的数据质量直觉：你会停下来质疑数据，而不是盲目地编写代码吗？
- 数据清洗的优先级：你知道哪些问题最值得清洗，并且对分析影响最大吗？
- 模糊环境下的判断力：你是否会明确你的假设，从而使分析透明化，并让你在承认风险的同时继续前进？
# 4. 你的思维方式是基于实验的吗？
实验是数据科学的巨大组成部分。即使该职位没有明确要求实验性工作，你也需要执行 A/B 测试、试点项目和验证。
期待什么：
- 产品感知 + 实验设计问题：例如，“你会如何测试一个新功能是否能提高留存率？”
- 后续问题：关于样本量、偏差和指标。
他们真正测试的是：
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- 设计实验的能力：你是否清楚地定义了对照组与实验组，执行了随机化，并考虑了样本量？
- 结果的批判性解释：在解释实验结果时，你是否考虑了统计显著性与实际显著性、置信区间和次要影响？
# 5. 你能在模糊性下保持冷静吗？
大多数面试都被设计成模糊的。面试官想看看你在信息不完整和指令不明确的情况下是如何操作的。你猜怎么着，这正是你实际工作中会遇到的情况。
期待什么：
- 缺乏背景信息的模糊问题：例如，“你会如何衡量客户参与度？”
- 对你的澄清问题的反驳：例如，你可能会尝试通过询问“我们是想衡量花费的时间还是会话次数？”来澄清上述问题。然后面试官可能会让你陷入困境，问道：“如果领导层不知道该如何衡量，你会选择哪一个？”
他们真正测试的是：
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- 不确定性下的心态：你会惊慌失措，还是保持冷静和务实？
- 问题构建能力：你能为模糊的请求设定秩序吗？
- 假设制定：你是否明确地做出假设，以便在后续的分析迭代中可以对这些假设进行质疑和完善？
- 业务推理：你的假设是与业务目标挂钩，还是基于一些武断的猜测？
# 6. 你知道“更好”是“好”的敌人吗？
雇主希望你务实，这意味着：你能以尽可能快、尽可能简单的方式提供有用的结果吗？一个会花六个月时间将模型准确率提高 1% 的候选人，老实说，并不是他们正在寻找的类型。
期待什么：
- 务实性问题：你能想出一个能解决 80% 问题的简单方案吗？
- 探究：面试官会追问你为什么会止步于此。
他们真正测试的是：
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- 判断力：你知道什么时候该停止优化吗？
- 业务一致性：你能将解决方案与业务影响联系起来吗？
- 资源意识：你是否尊重时间、成本和团队能力？
- 迭代思维：你是现在就发布有用的东西，稍后再改进，而不是花太多时间来设计一个“完美”的解决方案吗？
# 7. 你能处理反对意见吗？
数据科学是协作性的，你的想法会受到挑战，因此面试也会复制这种场景。
期待什么：
- 批判性推理测试：面试官试图激怒你并质疑你的方法。
- 一致性测试：例如，“如果领导层不同意怎么办？”这类问题。
他们真正测试的是：
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- 审查下的韧性：当你的方法受到质疑时，你能保持冷静吗？
- 推理清晰度：你的想法对你自己是否清晰，你能否向他人解释？
- 适应性：如果面试官揭示了你方法中的一个漏洞，你的反应是什么？你能否从容地承认，而不是感到被冒犯并哭着跑出办公室大喊大叫？
# 结论
你看，技术面试实际上并非如你所想的那样。请记住，所有这些技术筛选本质上都是关于：
- 翻译业务问题
- 管理权衡取舍
- 处理混乱、模糊的数据和情况
- 知道何时优化以及何时停止
- 在压力下协作
Nate Rosidi 是一位数据科学家和产品战略家。他还是兼职教授，教授分析学，并且是 StrataScratch 的创始人，该平台通过来自顶级公司的真实面试问题来帮助数据科学家准备面试。Nate 撰写有关职业市场最新趋势、提供面试建议、分享数据科学项目以及涵盖 SQL 相关的一切内容。
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