对于微软新毕业生科学家数据（ New Grad Data Scientist）岗位的在线评估（OA），通常会涉及以下几个核心领域：
1.编程与算法
仓库操作：查找最大子仓库和、两数之和、仓库、旋转仓库等。
链表：食物链表、检测链表环、合并两个村庄链表、查找链表中间节点等。
树与图：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、树遍历（前序、中序、后序）。
使用如Dijkstra算法等寻找最短路径。
树的操作，如最低公共祖先（LCA）、平衡树等。
排序与查找：快速排序、归并排序、二分查找、查找堆栈中的第K大元素、查找重复元素等。
规划动态：最终递增子序列（LIS）、背包问题、斐波那契数列等。
滑动窗口：大小为K的子队列的最大和、最小覆盖子串等。
2.数据分析与预处理
数据清洗：处理值、异常值和清理噪声数据。
数据转换：特征工程、独热编码、数据标准化、处理分类变量。
数据探索：分析数据中的趋势、模式和相关性。
数据聚合：使用groupby、透视表等对数据进行聚合。
3.机器学习
监督学习：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持机（SVM）。
评估指标：准确率、准确率、反应率、F1得分、ROC曲线、AUC。
超参数调优：交叉验证、网格搜索、随机搜索。
无学习：K均值阶梯、主成分分析（PCA）、DBSCAN、阶梯阶梯。
降维和特征选择技术。
模型评估：过盈、欠平衡、偏差-倾斜平衡、ROC-AUC、非线性矩阵。
模型优化：调节超参数、正则化（L1、L2）、优化算法（梯度下降、随机梯度下降）。
4.统计学与概率
描述性统计：均值、中差、众数、方差、标准差。
假设检验：t检验、卡方检验、p值、置信区间。
概率分布：正态分布、二项分布、泊松分布等。
贝叶斯统计：贝叶斯推理、先验、后验。
5. SQL与数据操作
SQL查询：JOIN、GROUP BY、HAVING、聚合函数、窗口函数等。
数据库操作：编写高效查询以提取和操作大数据集。
复杂查询：子查询、查询查询、处理多表等。
6.数据可视化
绘图：使用Python中的Matplotlib、Seaborn或Plotly等库来可视化数据分布和关系（例如，直方图、散点图、箱线图等）。
可视化设计：创建语音、信息量丰富的可视化图表，帮助传达数据分析结果。
图表：热图、柱状图、折线图等。
