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上一期给大家分享了在无实习，非名校的情况下，如何投递简历和丰富简历，实现北美转码上岸，拿到自己心仪的offer。这一期我将和大家分享一下如何高效准备面试，有需要的小伙伴赶紧收藏起来吧！

近几年计算机行业的“高薪”吸引着越来越多的小伙伴决定“转码”，但也有很多小伙伴咨询“学校不是名校，也没有相关实习，在现在越来越卷的情况下，还有上岸的可能吗？”

许多求职者犯的下一个错误是在没有充分准备的情况下就去参加面试。有些人甚至不知道可能会问什么类型的问题就去参加面试。

你是否发现自己在寻找数据科学工作的过程中不断出错？事实上，在整个求职过程中，你几乎可以把所有事情都做对，但一个错误可能会毁掉你找到工作的机会。

In regression problems and some machine learning algorithms, as well as in the process of training neural networks, it is often necessary to perform Zero-centered or Mean-subtraction processing and Standardization or Normalization on the raw data.

今年的互联网经济不太景气，不只是在国内，我们现在很多在北美的同学也会发现各种大厂比如Google/Meta早就hiring freeze了，因此，我们要更加认真地去做好自己的求职规划。

早在2013年，牛津大学的研究员们做了关于未来工作的调查，他们得出50%的工作，在未来极有可能会被机器取代。那么哪些工作会被替代？哪些不会？面对人工智能时代我们应该怎么做呢？

找工作时很容易气馁。你可能已经找了一段时间的工作，但仍未获得面试机会。你做什么工作？如果你没有成功，你能做些什么来提高你的机会？

很多关于获得数据科学工作的信息都集中在面试准备上，这非常重要！然而，许多人也发现自己对之前的阶段有疑问。你如何获得数据科学面试？

行为面试（behavioral questions）是各种职业方向中的重要组成部分，无论你是面试CS、MLE这种非常tech的岗位，亦或是DS、DA这种偏business的岗位，一定会涉及到BQ问题的考察。我们继续来聊聊BQ问题中千万不能踩的“坑”。