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如果你是一个想找到一份高薪的软件工程工作的人，但是，却不知道如何有效地使用Leetcode，赞一个，你来对地方了 当我第一次开始准备的时候，我完全不知道从哪里开始！所以，我明白你的感受。

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抛开可以后天习得的技术能力，适合做数据科学家的人可以总结为：搞得定数据，也搞得定人。

Leetcode是仅次于InterviewBit的第二个最重要的步骤。InterviewBit是Leetcode的一个子集，所以这就是为什么我让你先做InterviewBit的原因，因为Interview Bit收集了Leetcode最重要的问题，这些问题被问得更频繁。

现在，随着你对DS Algo有了一些很好的了解，并建立了良好的基础，你现在应该创建一些项目来帮助你开发简历。

在过去的几个月里，我的许多朋友都向我咨询我是如何最终通过亚马逊的软件开发工程师面试的，所以我用这篇文章来尽可能简短和切中要害的描述我的面试准备路线图，希望读者在阅读完这篇文章之后，也能获得一个清晰的思维导图，继续自己的梦想公司求职之旅。

数据科学是一门包罗万象的学科，它不断地在发展--这使得它的掌握更加耗时。通常情况下，为了获得认证并找到一份初级工作，你首先想到的可能是攻读大学学位。但并不是所有的专业数据科学家都有相关的学术证书，也不是所有的招聘人员都会寻找这些证书，只要候选人有一些成熟的经验就可以了。这个领域的发展性质意味着你不一定要循规蹈矩，而是要自己开辟道路。

拥有分析思维和正确的技术技能将使你能够对数据进行实验，并得出能够优化业务流程的见解。我们将消除猜测，描述你在工作中可能需要完成的任务。下面的例子来自于最近的一个零售业分析的数据科学家的工作岗位：

数据科学已经成为几乎所有行业成功的一个组成部分。它是一个多学科的领域，不仅需要良好的编码技能和分析思维，还需要领域的专业知识。

机器学习方向的的岗位往往需要有比较好的领域理解(Domain Knowledge)和设计能力(ML Design)，这在很大程度上制约了应届Master的职场竞争力，但ML的职业发展前景依旧非常好，在职跳槽后还会有更多的职业机会