在Data Science求职过程中，我们会发现要学习的东西非常多，从基础的SQL、Python，再到稍复杂一些的A/B Testing，最后是product sense和machine learning等等。因此很多同学面对这些知识的时候，可能会有些手足无措，不知道该怎么哪里开始，也不知道如何安排自己的学习计划，因此我会用两篇文章，帮大家总结一些学习小技巧，希望可以帮助大家有条不紊的安排数据科学的面试知识学习，提高面试准备效率。

无论有多少东西要学，我都特别希望大家可以先制定一套学习计划。因为有了计划之后，一方面能帮助我们不重不漏的覆盖到所有需要学习的东西，另一方面可以确保所有需要学习的东西on the right track。下面是一些我觉得可以在制定学习计划时参考的一些小技巧：

其实我们可以每天只集中精力在几个主题上，而且这几个主题可以分为最高优先级、中等优先级和需要回顾复习的知识。比如我当时求职的时候，有一段时间，早晨10点前的时间都是在领英发私信找内推，随后10-12点，开始学习AB Test；下午14点-15点，继续学习AB Test；15点半-17点，去复习一些之前已经学过的，比如SQL、Python这种需要经常刷题保持手感的coding题目；17点半-18点半，继续找内推；晚上20点-21点半，会进行一些behavioral questions的练习。

这样交叉安排学习任务，有个最大的好处上，可以让人不感到烦躁。如果持续的学一个模块的东西，其实坚持不了多久，但是如果能通过交叉学习让大脑得到另类的“休息”，其实是有助于缓解疲劳并且提高学习效率的。

也就是说，如果你这周要学习AB Test，那尽可能保证这一周每一天都在学习它，而不是今天学习了AB Test的1/5，明天切换到了新的主题。这样做最大的坏处是，你很快就忘掉了昨天学过的东西。任何知识，其实都需要持续的学习、吸收和转化，才有可能最大程度的掌握它们。

在制定学习计划时，一定要记得在一段时间后，留出1-2天的时间复习之前学过的知识。我记得当时我在准备GRE考试的时候，因为需要背大量单词，我采取的办法是，每天下午和晚上背新单词，第二天早上复习一遍昨天背过的单词，每一周的最后一天把过去一周所有背过的单词复习一遍。周而复始，单词记得会非常牢固。其实学其他知识也类似，重复，对于学习大量知识，至关重要。

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