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本书对机器学习面试全流程作系统解析，其中涵盖算法、编码、模型部署以及行为面试。借助真实案例和STAR方法，它能帮助求职者精准找到自身优势，填补技能方面的缺口。书中给出高效学习路径、简历优化技巧以及大厂面试真题解析，以此助力数据科学从业者从容应对技术挑战，从而斩获理想的offer。现如今，科技产品越来越普及，这使得对机器学习专业人员的需求不断增长 。然而，不同公司对机器学习专业人员的责任要求不同，技能集要求也不同，与机器学习面试相关的所有方面都存在很大差异，这致使面试过程难以预料。Susan Shu Chang是Elasticsearch公司（Elastic）的主要数据科学家，她在金融科技领域有机器学习经验，在电信领域也有机器学习经验，在社会平台等多个领域同样有机器学习经验。她身为数据科学的领导者，有过作为机器学习面试官的经历，还亲自体验了面试过程。借着于招聘进程里的这些珍贵经验，Chang给读者呈现出要怎样成功地去应对典型的机器学习面试。Chang借助这本书，帮读者系统性地剖析了机器学习面试的完整过程。关于机器学习面试的完整过程，其内容覆盖算法、编码、模型部署以及行为面试等各个范畴。她给出真实案例剖析，以STAR方法也就是情境、任务、行动、结果做为指引，帮求职者精确确定自身优势，并且填补或许会存在的技能缺口。Chang建议读者先要评估自身兴趣与技能，之后再去确定追求哪个机器学习角色。她还助力读者获取每个机器学习角色所需技能，并且备好一份符合应用要求的简历。Chang还会提供高效学习路径，其中涵盖如何优化简历的技巧以及大厂面试真题解析。她明确指出技术挑战，帮助数据科学从业者从容应对，从而获取理想工作机会。借助本书指导，求职者能更从容面对技术挑战，且有望获得心仪职位。本书目标读者，并不局限于，仅对机器学习领域，有过初步了解的新手，对于已然在机器学习领域，拥有实践经验的专业人士，同样适用。Chang借由分享，自身身为面试官，和面试者这种双重身份的经验，向读者传递了，宝贵的面试技巧，以及策略。这些内容，不但对那些，刚步入这个行业的从业者，有所助益，对于经验丰富的，机器学习从业者，也具备重要的参考价值。与此同时，Chang身为国际演说家在全球六个 PyCons 活动里发表过演讲，期间在德克萨斯数据日以及 PyCon 担任主旨演讲和主题演讲嘉宾，由此其在业界的影响力便可想而知。因她拥有丰富业界经验且在学术活动中表现活跃，所以成为本书内容权威性的保障。另外，本书着力于协助读者掌握机器学习理论、统计以及编码评估等面试中常常会被问到的主题。Chang着重表明，于机器学习面试里，求职者得展现出对机器学习模型的透彻理解，这涵盖模型的挑选、训练、评估与部署等方面。她还特别着重提出行为面试具有重要意义，点明面试官会依据候选人在实际工作情形之下的行为来评定其软技能以及问题解决能力。为能够更妥善地应对这些问题，她建议求职者在筹备面试之时采用STAR方法，清晰地讲述自身在过往工作中的具体状况、所担当的任务、采取的行动以及最终收获的成果。这本由Chang所撰写的机器学习面试指南，不只是面试准备时能使用的工具书，还为那些有志于在数据科学领域去发展的求职者给予了职业发展方面的指导，其目的在于助力求职者在激烈竞争当中脱颖而出，借此获取心仪的工作机会，书中所提供的内容以及策略乃是作者多年从事数据科学工作的总结，对于那些意图在机器学习领域取得成功的求职者而言，是一本颇具价值的参考书籍。