面試階段的錯誤是面試的時候的阻礙，也很可能讓你與心儀的公司失之交臂，故而一個良好的面試思路和準備是十分必要的，小編就來列舉面試時容易出現的三大問題。
一、沒準備討論的項目
把你自己的項目介紹放在公文包裏可以幫助你更好地處理面試問題，比如“你會怎麼做？”在這一點上，你可以給出你以前處理過的實際例子，而不是無緣無故地說出來。
更重要的是，通常你的直接領導會特別希望你有能力獨立解決問題，因爲與大數據相關的職位包括與項目管理相關的職責。您應該瞭解整個大數據的工作流程，並且知道如何將流程步驟拼接在一起。
如何避免這種問題呢？
提前準備主題，如數據清理、模型培訓等。形成自己的方法論，大數據是嚴格的，而不是隨機的。練習並描述你在實習、工作和課程中正在做的項目。2、低估專業知識的價值
專業技能和機器學習知識是做好工作的先決條件。如果你想從競爭中脫穎而出，你還應該多學一些專業領域的知識，以便更好地將技能應用到專業領域。大數據從來都不是理想的。
如何避免這種問題呢？
如果你想申請銀行的工作，學習基本的財務知識。如果你想申請財富500強的一個決策職位，可以參考一些面試案例來了解公司的利潤點。如果你想申請一家初創公司，要了解公司的市場，並努力瞭解公司的核心競爭力。在面試前採取主動。這當然不是錯的。3、忽略溝通技能的重要性
目前，在大多數企業中，與其他開發和分析團隊相比，大數據團隊仍然很小。因此，一個新的大數據職位的人通常跟隨一個老員工，而數據科學家的工作環境通常是跨職能的。
面試官希望看到你與不同技術職位和數學背景的溝通能力。
如何避免這種問題呢？
嘗試向非技術人員解釋技術概念。例如，向你的朋友解釋你最喜歡的算法。在擴展閱讀中準備一般面試問題的答案，並表達你的答案。
