2019：
笔试：
形式：总共1个小时，选择*10（5选项，4分，错了扣1分）+编程题*1（20分）
题型：高阶特殊矩阵的行列式的计算；泊松分布；贝叶斯概率公式；正态分布；概率论的实际应用题：函数的求导；函数的极限
编程题（tip-top-toe）
面试：
形式：五人一小组，两个考官，挨个依次提问
问题：上过什么课程，做过什么相关的项目，学习过那些编程语言。如果实习会问具体的公司和项目。 注意：课程和学习的语言一定要在成绩单中能找到。
在所说的课程中，会偶尔问几个问题，例如数据结构这门课程，问基本的表示数据结构的方法有哪些，再细问例如树、图等的表示方法。
在之后就是聊天，问同时申请了那些专业，问有什么想问他们的问题，还谈到了香港目前的状况等等。
2020：
笔试：
答对+4 答错-1 不答0 共1小时
提供纸笔
1. 求特征值 特征向量
2. 矩阵求逆
3. 求概率（一个蚂蚁在立方体里一顿乱爬，穿过中心点的概率）
4. 贝叶斯公式
5. 条件极值计算
6. 极大释然估计
7. 二元积分
8. 密度函数
编程：
用任意语言实现:
输入一个数列，对数列内的元素进行求和、平均值、众数、中位数、标准差等统计指标运算（不允许使用三方包）
面试：无领导小组面试 30min左右
1. Topic：对数据科学专业来说，计算机和统计知识哪个更重要？
单独 ：描述你的有关统计的经历
2. Topic：数据收集与数据隐私的关系
单独： 谈谈你的职业规划
3. Topic：数据与AI技术的利弊
4. Topic：The development and obstacle of data science
5.单独： 笔试考得怎么样
笔试：
高数+线代+微积分+概率论+编程；十道单选题（做对4分，做错扣一分，不选没分）+一道编程题（20分）；1 hour
题目：
1.求解det(字母的矩阵)和对rank的理解
2.求解det(数字的矩阵)
3.概率的加法公式
4.概率密度积分
5.假设检验
6.求解定积分
7.抓小球的概率
8.求极限
编程题：给定一个集合和一个数N，让集合的子集中的元素和为N
真人面：
五人一组，30分钟
1.自我介绍
2.无领导小组讨论：制约数据科学发展的因素
3.提问
笔试就是概率论，微积分，线性代数和编程。四道编程，其余都是选择题，不是特别难，比较基础，把课本复习复习问题不大，秩，积分，求期望等等可以重点看看。编程题不涉及复杂的经典算法（感觉基本用不上数据结构的知识），也不是很难，但题量比较大，要写快点儿～面试比较peace，大概十分钟，自我介绍，问了问课程，为什 么这个项目，然后后面全部都在聊“还报了什么学校”“如果都给了offer你选哪个”等等
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44960008/article/details/123858419?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522171851498816800225598566%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=171851498816800225598566&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-21-123858419-null-null.nonecase&utm_term=AI%E9%9D%A2%E8%AF%95
