数据科学职位的典型面试过程会有很多轮，其中通常会涉及理论概念，目的是确定应聘者是否了解机器学习的基础知识。
在这篇文章中，我想总结一下我所有的面试经历（面试or被面试）并提出了160多个数据科学理论问题的清单。
其中包括以下主题：
- 线性回归
- 模型验证
- 分类和逻辑回归
- 正则化
- 决策树
- 随机森林
- GBDT
- 神经网络
- 文本分类
- 聚类
- 排序：搜索和推荐
- 时间序列
这篇文章中的问题数量似乎远远不够，请记住，面试流程是根据公司的需求和你的工作经历而定的。因此，如果你的工作中没有用过时间序列模型或计算机视觉模型，就不会收到类似的问题。提示：如果不知道某些面试问题的答案，不要灰心。为了简化起见，我根据难度将问题分为三类：