图一: 我在密歇根大学读博期间为第一轮面试布置的办公室。当时我很青涩,刚刚转换领域,因一无所知感到害怕。这种偏执程度既不健康也不推荐。
你知道什么是信息访谈( informational interview )吗?在我朋友使用这个方法之前,我也不知道这是什么!有时面试过程在推进,但你不知道自己是否想要这份工作。那么你可以让对方减缓节奏,然后做个信息访谈以确定这是否是你真正想要的工作。你也可以花时间“偷窥”公司和面试官。比如,为了亚马逊的现场面试, 我花时间在 Linkedin 上查了每个面试人员和他们的背景。这会帮你猜到他们会提的问题。哦,这人是个工程师,那她可能不会问你统计方面的内容,但可能会问拓展方法的内容。等等她是个高级管理工程师,也许她会想了解我对领导能力和人际交往技巧。Ellen Chisa 有许多关于面试禁忌的建议。
你可以料到以下领域会被问及:统计学、机器学习、预测、算法、所有计算机系本科生应该了解的知识,以及与上面所有领域相关的扩展性和表现。哦对了,你还要准备用一种你选择的语言编程。小菜一碟吧?!
搞本概率论入门书,具体是哪本不要紧。我用的是Ross写的, 典型的本科概率论教材。要是你有这本,我推荐做 1~5 章的自测题,以此决定是否在上面花更多时间。组合数学和基本概率问题是电话面试必备,要确保掌握。我也用过 Casella 和 Berger 写的教材来复习期望和方差,这书可以说是统计学者的圣经。笼统地说多数面试比教材简单。
对于计算机相关的内容,我一般参考三本书:《Programming Interviews Exposed》,《Cracking the Coding Interview》和《Programming Pearls》。 第一本是三本中最综合的。如果时间只够读一本书,就读这本。第二本简洁具体,针对 Amazon,Google 和 Facebook 这样的大公司面试,但不广泛适用。我使用的版本还有些烦人的插图,教你确保自己是“一个跟面试官愿意叫你喝酒的哥们”。这书的哥们儿气重到我最终弃读(本来期待得到更有价值的内容)。第三本无关面试。它是一个计算问题和解决方法的思维阐释的集合。这本书不止适用于学习,还适用于理解计算过程。如果有时间读一读此书会是种享受。
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