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现在，大多数数据科学职位都要求候选人掌握一到两种编程语言，而现场编程是面试过程的一个重要组成部分。以下技巧可以帮助你为下一次面试做准备。

在北美求职，找推荐人来帮助内推往往能提高你得到心仪工作的概率。但是如何能够实现有效内推？

随着越来越多的公司扩大公司规模，投资多样性、公平性和包容性 (DEI) 计划，越来越多的招聘主管正在将神经多样性（neurodiversity）纳入词汇表中。

我们采访了几位专家，了解如何成为数据科学家，以及数据科学家面试中可能会出现哪些问题。

Google Android (谷歌公司开发的移动操作系统) 在移动通信领域占主导地位。

数据工程师专注于为数据科学家的分析准备大量复杂数据集。同时，数据工程师在向机器学习模型提供数据方面发挥着重要作用。

在本文中，我们将讨论有哪几种类型的Product sense问题——也就是面试中公司就产品和功能提出的问题。

在这个数据越来越占主导地位的世界中，数据工程师至关重要，因为他们知道如何存储、移动和清理公司的数据。

作为数据分析师或数据科学家，我们不仅需要了解概率和统计、机器学习算法、编码，更重要的是，我们需要知道如何使用这些技术来解决业务问题。

尽管对数据科学家职位一直供不应求，但公司在招聘数据科学家时仍然非常挑剔。