美国Data Science（DS）面试核心考**技术、业务、项目**，流程和重点较固定。
? 1. Screening
- 30分钟左右，HR或HM面，以行为题+基础技术题为主。
- 行为题：如“讲一个你做过的DS项目”，看沟通和逻辑。
- 技术题：基础统计（P值、置信区间）、SQL查询、Python库（Pandas/Numpy）用法。
? 2. OA
- 1-2小时在线考，分两类题。
- 选择题：统计（正态分布）、机器学习基础（过拟合解决）、SQL语法。
- 编程题：Python数据处理（清洗、特征工程）、SQL写查询。
?3. Technical Interview
- 1-2轮，重点考实操和深度技术。
- coding：LeetCode中等难度题，如用Python做数据聚合、SQL复杂查询（窗口函数）。
- 机器学习：推导模型（如线性回归）、解释模型结果（如特征重要性）、解决业务问题（如用户流失预测选什么模型）。
- 统计：假设检验场景题（如A/B测试怎么判断效果）、概率计算（如贝叶斯概率）。
?4. Onsite/Final
- 多轮综合面，含技术+业务+行为题。
- 技术：可能要现场分析数据、写代码，或讲解过去的项目细节。
- 业务：看你能否用DS解决实际问题，如“怎么用数据优化产品推荐”。
- 行为：考察团队合作、抗压能力，如“项目遇到分歧怎么处理”。
?我这里有两份整理好的Data Science Cheatsheet。内容很全，面试前临时抱佛脚也能过，有需要的直接【DS】
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? 1. Screening
- 30分钟左右，HR或HM面，以行为题+基础技术题为主。
- 行为题：如“讲一个你做过的DS项目”，看沟通和逻辑。
- 技术题：基础统计（P值、置信区间）、SQL查询、Python库（Pandas/Numpy）用法。
? 2. OA
- 1-2小时在线考，分两类题。
- 选择题：统计（正态分布）、机器学习基础（过拟合解决）、SQL语法。
- 编程题：Python数据处理（清洗、特征工程）、SQL写查询。
?3. Technical Interview
- 1-2轮，重点考实操和深度技术。
- coding：LeetCode中等难度题，如用Python做数据聚合、SQL复杂查询（窗口函数）。
- 机器学习：推导模型（如线性回归）、解释模型结果（如特征重要性）、解决业务问题（如用户流失预测选什么模型）。
- 统计：假设检验场景题（如A/B测试怎么判断效果）、概率计算（如贝叶斯概率）。
?4. Onsite/Final
- 多轮综合面，含技术+业务+行为题。
- 技术：可能要现场分析数据、写代码，或讲解过去的项目细节。
- 业务：看你能否用DS解决实际问题，如“怎么用数据优化产品推荐”。
- 行为：考察团队合作、抗压能力，如“项目遇到分歧怎么处理”。
?我这里有两份整理好的Data Science Cheatsheet。内容很全，面试前临时抱佛脚也能过，有需要的直接【DS】
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