数据科学家的要求量相当大，占据了令人垂涎的no。在Glassdoor往日三年的“最好事业”排行榜上，该企业名列榜首，具有适合技巧的员工的平均根本工资为11万美元。源于此刻差不多每家企业都有收集数据的能力，况且数据量越来越大，因而众多企业都须要能够有用地组织和剖析这点消息以得到营业见解的员工。

假如你要去参与一种数据科学家职位的面试，准备好你可能会被问到的难题和那一些你应当让你的潜在雇主展现你对这种职位和企业的兴趣是很要紧的。

DataMinds企业的结合创始人和数据科学家杰西卡·希尔(Jessica Hill)说，当雇佣数据科学家时，雇主平常会寻觅商业常识以及数学和技艺技巧。

职位描画:数据科学家(不业余技艺探讨)

“数据科学的提问候选人四周组织中谁将运用它们的事业,甚么类别的营业数据科学团队帮助解决的难题,以及该组织能否开放数据科学家与团队合作实现它们的见解来帮助推进成功的结果是伟大的难题表达,候选人有兴趣解决实质难题,而非是为了科学数据科学,”希尔说。

之下是数据科学家在未来的事业面试中应当考量问的10个难题。

HackerRank的数据科学副总裁索菲斯·麦斯卡西(Sofus Macskassy)说:“这表达，求职者考量的是绩效，以及咱们以为在企业要紧的事宜。”“它也认证了与文化价格观的绝对性。”

这表达候选人想要确切地晓得经理是如何估价成功或绩效的，而且它们明白地晓得成功是甚么样子的。Macskassy说:“这是对一种好经理或领导者的重要考验。”

Macskassy说，这种难题将针对该企业，可能更符合于更资深的数据科学候选人。

Macskassy说:“这表达求职者重视营业作用，对营业有充足的理解，可行提议与营业相干的难题。”“即便这很天真，由于候选人还无十足了解营业模子或范畴，但这切实表达，候选人对事业领先级的思考是正确的。”

当数据科学候选人询问相关组织的全体指标和领先级的难题时，这表达它们筹算将它们的事业与这点指标联合起来，并帮助推进组织朝着正确的方前进进，而非是在一种竖井中事业，Hill说。

“最佳的数据科学解决方案显露在对营业要求的清楚了解与对数据的深切了解相联合的时刻，”Outreach的数据科学副总裁Pavel Dmitriev说。“一种没有问题数据科学家会想晓得公司有甚么难题和要求，它们须要努力回答这点难题。”

参见:物联网和大数据的力量(Tech Pro Research)

Civis Analytics的利用数据科学主管埃伦?休斯顿(Ellen Houston)说，求职者应当询问相关合作的难题。休斯顿说:“咱很欣赏候选人提议的合作难题。“咱们在跨部门的团队中事业，这既须要对学习的热情，也须要对教别人有兴趣。”

少许延续难题可能是，“您的技艺人士的任期是甚么?”和“团队中有多少承包商和全职员工?”Power Home Remodeling的CIO蒂莫西·温霍尔德(Timothy Wenhold)说，这可行让你对企业文化有更多的理解。

Mist企业结合创始人、首席技艺官鲍勃?弗瑞特(Bob Friday)显示，招聘经理在寻觅能人的同一时间，也在寻觅善于沟通、能与其它部门很好地合作的人。“你期望你的团队中的数据科学家是一种良没有问题沟通者，能够将难题及其解决方案转化为数据所揭示的故事，并叮嘱具备不同技艺常识的人，”星期五说。“它们必需能够向同事解释它们正好探讨的繁杂概念，而同事们正试图以终归作用消费者的形式实行它们的发觉。”假如不行，他们的价格就会惨重缩水。”

数据科学家的角色在众多组织中是差不多新的，是以还无好多适当的进程，Wenhold说。

“当一种候选人问咱这种难题时，咱晓得它们真实想要的是理解它们与企业利益相干者之中的关连，”温霍尔德说。“它们想晓得它们将发生甚么样的作用，以及它们如何适应咱们的组织构造。”

这点难题也可行帮助确定企业文化，Wenhold说:少许数据科学家更喜爱在有创业精神的位置事业，而另少许人则期望在全家老练组织的营业技艺部门事业。他补充说，招聘经理期望保证它们寻到的候选人适合团队构造。

职位描画:首席数据官(技艺不业余探讨)

Gramener的结合创始人加内斯?克萨里(Ganes Kesari)显示，随着机器学习和其它技艺的进行，数据科学是一种快速进行的范畴，众多企业全在争相跟上这一步伐。科萨里说:“那一些主动请求提升本身技巧并预先寻求扶持的候选人确信会被看好。”

Civis Analytics的利用数据科学主管Crystal Son说，询问培训和职业进行机会也表达你是一种终身学习者。

德米特里耶夫说:“一种优秀的数据科学家清楚，尽管它们可行用数据做好多事宜，但假如无数据或数据品质不高，它们也做不了甚么。”“一种没有问题数据科学家会期望保证它们有高品质的数据可行运用。”延续的其它难题可能包括“如何料理和合并来源不同数据源的数据?”和“您碰到的常见数据品质难题是甚么?”你怎样对付它们?”

温霍尔德说，这表现了该组织对技艺的承诺。

他补充说:“这点难题叮嘱咱，候选人充足聪明和有经历，能够认识到它们是很大进程的一部分。”“咱让新员工花两周时间跟进每个部门，甚而在它们开启电脑做一次剖析此前。由于尽管理解统算数据很要紧，但新员工唯有理解这点统算数据如何适用于咱们特定营业的言语，才能有用事业。”

Knock结合创始人兼首席运营官杰米?格伦(Jamie Glenn)显示，这种难题有助于求职者理解全家企业能否乐于接纳不成功，以及它们如何从中学习。

格伦说:“不成功是数据科学的一种要紧构成部分——应当勉励团队成员不成功，由于这意指着它们正好以你所须要的形式挑战极限，以便作为一种团队和一种企业真实具备缔造性和创新性。”“你想听到的是，当某个名目无按计划发展时，它们会后退一步，发展回顾，瞧瞧产生了甚么，接下来实行过程或政策，以改进未来的结果。”

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