
在我之前的关于数据科学面试准备的文章中,我列出了机器学习、统计学和概率理论中要练习的技术问题。我还讨论了可以用来在数据科学面试之前和期间预先编写研究问题的策略。这篇文章是数据科学面试准备系列的第五篇,它将聚焦于行为问题。我将首先讨论如何准备行为轮,然后列出一些常见问题供您练习技巧。
我最喜欢面试过程中的行为轮,因为与其他技术轮相比,它相当放松。在我知道任何回答行为问题的策略之前,我总是觉得我在和某人聊天,谈论我在这一轮中的有趣经历。虽然压力较小的心态在面试中是很好的,但过度放松的心态可能不会帮助你给面试官留下深刻印象。我最后说了太多的细节,失去了证明我有面试官想要的东西的机会。请记住,即使你大部分时间都在和面试官聊天,你仍然会通过这一轮的谈话来评估你。如果你能利用这次面试机会向你的面试官表明,根据你的经验和个性,你是这个职位的最佳人选,那就更好了。如果没有坚实的示例和已建立的结构,您就无法有效地表示自己,我将在本文中讨论这些问题。
你回答行为问题的内容是基础。在面试过程中,为了保持谈话的流畅,你很少有时间去想一个完美的例子来回答这个问题。因此,在准备面试时,我们应该从收集所有“有用”的经验开始,并根据它们可以用来回答什么类型的问题对它们进行分类。这样,你就知道你总会有话可谈,并且有正确的例子来支持你的论点。在本节中,我将讨论收集坚实实例的过程。
创建列表
你应该用什么例子来回答行为问题?想一想你过去有过的工作和学习经历,把它们分门别类。
当我准备行为问题时,我用下表来集思广益我有过的经历。虽然问题可以用数百万种方式提出,但我们可以将其概括为以下八类。你遇到过哪些挑战?你如何安排工作的优先级?你想分享哪些成就?展示你领导才能的例子有哪些?你什么时候有过冲突,是怎么处理的?你犯了哪些错误?你如何适应一个新的环境,你如何适应?
对于每一个类别,搜索你的记忆并准备至少一个例子来分享。如果你有一个以上的例子,每一个类别,太好了!把它们都写下来,并在不同的方面强调它们。例如,对于展示你的成就的同一类别,你可能会发现一个例子强调你的自学技能,另一个例子显示你是一个团队合作伙伴。他们都是面试官可能会寻找的优秀品质。收集它们,并学习如何在面试中根据问题的背景来区分优先级。
排列示例的优先级
如果你有几个你已经征服的挑战,你应该选择哪一个来回答一个特定的问题?我建议您遵循以下原则来确定示例的优先级:
研究公司核心价值和工作描述
面试官希望根据你所说的经历从你身上找到一些关键的特征。一般来说,这些特点是:
你使用的例子应该向面试官展示你有他们所寻找的关键特征。此外,每个公司都有自己的核心价值观,这些价值观会优先考虑一些品质。你应该很容易地在网上找到核心价值观,或者从工作描述中总结出来。在准备示例时,记住所有的核心价值,并尝试将它们结合在一起,并在答案中优先考虑它们。
充分利用每个示例
在回答关于解决冲突的问题时,除了展示你解决问题的技巧外,你还可以展示你出色的沟通技巧和领导能力。因此,我还建议为所有有代表性的例子制作下表:
首先,对这个例子的量化影响做一个总结。然后尝试挖掘示例并选中标记该示例帮助演示的类别。你可以写一个关于你在这个例子中完成的任务的一句话总结,以显示你在这一类别中的素质。
如果你以前有工作经验,你可以很容易地找到很多你全职工作、兼职工作或实习期间的例子。对于刚毕业的学生来说,学术经验也可以被视为工作经验,并有适当的例子。你可以谈论你从事过的一个单独的研究项目;你是如何与顾问合作的,他们就像员工团队中的主管;你是如何与其他研究生一起工作的,他们就像是劳动力中的同事。如果你曾经做过助教,即使这份工作本身可能与你现在申请的职位无关,你仍然可以谈论一些展示你沟通和领导能力的经验。
诚实
不要编造任何例子!不要假装自己不是别人。找到工作不是故事的结尾,而是开始。你不想给你未来的同事或老板留下错误的印象,因为你在未来每天都要像别人一样行事。与其编造例子,不如试着通过你的经历来思考,并挖掘细节。当我在寻找我的第一个全职职位时,我很难向一些面试官证明我的工作能力。我强调了很多我在初创公司的实习经历,尤其是我与主管和不同团队的同事一起工作的部分。这次经历给了我很多例子,我可以用来证明我的沟通和领导能力,并向面试官展示我可以在快节奏的工作环境中表现出色。这也是为什么我们需要深入并最好地利用上面讨论过的所有例子。
你的答案应该是有条理的。否则,随着时间的推移,你很容易发现自己说话没有要点,或者喃喃地谈论不必要的细节。你没有赶上朋友,你需要深入到你经历的每一个细节。你也不是在写一部惊悚片,你需要你的读者努力思考并试图给他们惊喜。在面试中,你的回答应该直接,简洁明了。
遵循星型结构
星星代表sitution,task,acust,result。这是一个可靠的方法来组织你的答案。
你从简单描述你所处的情况或你需要完成的任务开始回答。然后讨论您必须完成的任务。之后,列出您为完成任务而采取的操作。最后,总结你行动的结果。例如,发生了什么?活动是如何结束的?你完成了什么?你学到了什么?注意:
要了解更多细节和示例,请参阅本文和许多其他在线文章,以帮助您练习该结构。
关注影响而不是过程
展示你的工作的影响是多么重要,我怎么强调都不为过。你怎么做很重要,但这不是优先考虑的,因为你不是在一个知识分享会议上。你应该专注于你做了什么,特别是结果是什么。量化关键KPI对公司的影响会给面试官留下更深刻的印象。
将详细信息留给后续问题
一开始不要深入细节,尤其是技术细节。让你的答案清晰直截了当。给出一个关于例子的高水平介绍,并首先关注影响和结果。如果面试官对你取得的成绩很好奇,他们会问后续问题,然后你可以谈得更详细。正如前面所讨论的,诚实地面对你所知道的和你所不知道的。如果你假装你做了某事或知道某事的细节,面试官可能会问后续问题,发现你在撒谎。那是个可怕的信号。
现在你有了一些例子,并且知道了要使用的正确结构,用下面的问题练习:
你可以在网上找到许多其他问题来练习。当我说练习时,我并不是指让你写下答案并通读,希望在面试中得到完全相同的问题。相反,练习用既定的结构回答问题。此外,在镜子前或与同伴一起练习,这样你会得到一些反馈。请记住,在面试中,你不是在演讲,而是在与他人交谈。因此,积极倾听并同时注意他人的反应是非常重要的。我知道虚拟面试可能更具挑战性,我有一个技巧可以帮助你更好地准备虚拟面试。目标是进行一次愉快的谈话,这样你就应该专注于回答问题,而不是提供“完美的答案”。
这就是本文的全部内容。谢谢你的阅读。这里是我所有博客文章的列表。如果你感兴趣,请查看它们!
我的博客文章库
我快乐的地方
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28