原标题：数据科学面试中需要避免的三个错误

来源：AI 研习社         链接：https://www.yanxishe.com/TextTranslation/2246

人们问我很多有关如何找到数据科学工作的问题，或者如何转行，又或者如何学习求职面试？

通常，我的答案是上一些MOOC（慕课），创建一些项目，参与Kaggle比赛，尝试入门数据科学并且坚持学习。

但是，对于数据科学工作，有一些事情每个人都应该了解。

数据科学工作涉及大量来回沟通，并且涉及许多人员处理技能。 因此，即使你没有意识到，自己也会在这些技能上受到考验。

有时你可能会觉得--我是一名程序猿，就让我安安静静地编代码。我的行为又有什么关系呢？ 关键是它确实重要。

这篇文章是在说明人们在数据科学岗位面试中所犯的一些最糟糕的错误，这样你就不会重复这些错误了。

1. Lose your Entitlement

这就是我通常所说的数据科学中的生存者偏差。

因此，你想成为Rockstar数据科学家，也许可以在蓬勃发展的行业找到一份工作。《哈佛商业评论》确实表示现在仍然缺少数据科学家，你会觉得自己是最合适的人选。

我现在确实参与了很多面试，而且我看到很多人遭受生存者偏差的困扰。

不久前，我面试了一个在该领域已有经验的人。 我们叫他安迪吧。 我问安迪一个简单的基于数学的问题。 这是一个数据科学岗位的面试，所以我想他应该已经预料到了。 对吧？

不，他的回答是-

我们用packages实现。

我忽略了这一点，直接跳过算了。

然后我问了一个不同的问题，他说我为什么要问数学问题？

这件事告诉我关于安迪的事情，他觉得自己有这个资格。 仅仅因为Andy看到很多人都进入了数据科学领域，他认为他也应该加入。

安迪不明白的是，他只看到了少数成功的数据科学家，却没看到更多人没有参与数据科学，甚至很多人都无法成为这样成功的数据科学家。

安迪所看到的只是幸存者。 那是一个错误。

2. 过度自信的影响

因此，我最近还面试了应聘数据科学职位的克里斯。

我首先询问他的项目和过去的工作。

他自信地解释了自己的项目。 在开始的30分钟内，我们谈到了他的各种项目，我非常确信他在团队中占有一席之地。

到目前为止，我还没有问太多技术问题，这就是我开始对此表示怀疑的地方。 克里斯会很自信地解释我的任何要求，即使是错误的。 他会尝试向我解释他不知道的概念。

我觉得他似乎以为我也许不知道我自己的问题的答案。 这样他就可以随便说些什么蒙混过关。

而这在面试中发生了两三遍。

现在不要误会我的意思--有信心是好事。适量的自信也是必要的。 但是盲目自信和错误，会带来灾难。

我可以信任克里斯的业务处理能力吗？ 如果他对公司做出错误的举动或提出冠冕堂皇的主张却无法意识到后果，那会发生什么？

在成为受害者的人们所有认知偏差中，过度自信被称为最“普遍和潜在的灾难”。它被指责为诉讼，罢工，战争以及股市泡沫和崩溃的原因。 —维基百科

实际上，我更喜欢一个没有信心和一个会犯错误的人。 至少这样是比较合理的。

3. 关键词堆砌

关键字堆砌是一种使简历看起来很厉害的做法，但他们本人可能并不了解这些技能。

这样做的典型借口是--很多人都这样做。反正HR可能不会选择我。 这个过程只能那样操作。

你可能将其称为必要的邪恶。 我称它为“自认失败”。

这样做，你可能会偶尔接到面试电话。 但我很大可能会根据简历来拷问你，你成功的机会非常渺茫，希望你对此有所了解。

如果Mark在自己的履历表中写了决策树，则Mark应该会对此相关问题有所了解。

或者，如果Mark说他已经从Scratch实现了一种机器学习算法，那么我期望Mark没有差错的解释该算法的细节。

关键是，如果你一无所知，那没关系。不是所有人都学富五车。 但是如果在你的简历上撒谎，这使我的工作变得容易了，因为这类谎言很容易识破。

总结

在写这篇文章之前，我想了很多，因为我写的这篇文章听起来有些刺耳。 但是我想有必要让人们知道他们的错误。

有些人会不同意我怎么能用如此小的错误评判人们。

我想说，面试是在有限的时间内对面试者进行评判。

此外，许多公司现在将行为面试与常规数据科学面试分开。耍心机，自认为有资格或过度自信显然对您无济于事。

因此，我想说，尊重和友善有很长的路要走，您的目标应该是生活而不仅仅是一场面试。

这样，您还可以练习很多，也可以成为一个更好的人。

PS：以上使用的所有人名都只是佚名，这些都是我个人的观点。

由Rahul Agarwal撰写

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发起：Pita 校对：潘妮•奥尔科 审核：McDonald's

参与翻译（1人）：人气呆毛选手

英文原文：3 Mistakes you should not make in a Data Science Interview

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