Capital One (C1) 的 Data Science 面試向來以 「全棧能力考察」 著稱。
最近，Capital One 發放了 2025 October 批次的 OA（Online Assessment）。很多同學打開題目一看：4 道題，全是處理 CSV？好像不難嘛！
結果一提交，Case通過率慘不忍睹。
我們 oavoservice 團隊連夜拆解了這套 CodeSignal 真題，發現這裡面埋了無數個 Data Engineering 和 ML Pipeline 的深坑。
今天帶大家複盤一下這套「地獄級」的 DS 考核。
🔍 真題拆解：從清洗到建模的全鏈路考核
這套 OA 由 4 個關聯部分組成，模擬了一個真實的工業界資料科學專案：從資料倉庫取數 -> 特徵工程 -> 資料清洗 -> 模型訓練。
1️⃣ Question 1: 分散式檔案讀取與基礎聚合
任務： 讀取 drivers.csv 和分散的 rides_{1-4}.csv，計算司機評分、雙語比例和訂單成功率。
💣 隱形坑點：
多檔案合併： 題目故意把 rides 資料拆成了 4 個檔案。很多同學習慣了 pd.read_csv('file.csv')，卻不知道怎麼高效處理 rides_*.csv 的批量讀取和合併（Concat）。
精度陷阱： 題目明確要求結果保留兩位小數。在 Python 中，浮點數運算的精度丟失往往會導致 Hidden Case 掛掉。
2️⃣ Question 2: 複雜的特徵工程 (Feature Engineering)
任務： 關聯 drivers, rides, cars 三張表，計算司機的「車齡」、「距上次檢查天數」、「從業年限」以及各類好評（Upvotes）數量。
💣 隱形坑點：
SQL Logic in Python： 這本質上是一道 Python 版的 SQL 題。你需要熟練掌握 pd.merge 的各種 join 方式（Left vs Inner）。
時間穿越： 題目給定了一個虛擬的「Today」(April 15th, 2023)。計算 days_since_inspection 時，必須嚴格基於這個日期，直接用 datetime.now() 必掛。
3️⃣ Question 3: 嚴格防洩漏的資料預處理 (Preprocessing)
任務： 填充遺漏值、Ordinal Encoding（序數編碼）、Standard Scaling（標準化）。
💣 致命殺招 —— Data Leakage（資料洩露）：
這一關掛的人最多：
- 題目把資料分成了 Train (70%) 和 Test (30%)
- 鐵律： 所有的 Imputation（均值填充）和 Scaling（標準化），必須 在 Train Set 上 fit，然後 transform 到 Test Set
- 很多同學圖省事，直接對整個資料集做
fit_transform，導致資料洩露。這是工業界的大忌，也是 C1 考察的核心
編碼映射： 題目要求具體的 Mapping 邏輯（如「Honda Accord」-> 0），亂序編碼會導致測試失敗。
4️⃣ Question 4: 極度不平衡的分類模型 (Imbalanced Classification)
任務： 訓練一個分類器預測 driver_class (A vs B)，要求 Maximize Recall while keeping Precision high。
💣 隱形坑點：
- 這是一個典型的不平衡分類問題。簡單的
LogisticRegression.fit()往往會預測出全 0 或全 1 - 你需要手動調整
class_weight，或者調整決策閾值（Threshold），在 Precision 和 Recall 之間找到題目要求的平衡點
💡 為什麼你覺得做對了，分數卻很低？
Capital One 的 OA 不僅僅是考你「程式碼能不能跑」，它考的是：
工程規範： 你的 ETL 流程是否健壯？
方法論： 你是否懂 Data Leakage？你是否懂 Metric Trade-off？
細節控： 你的小數位保留、編碼順序是否嚴格遵守文件？
在 CodeSignal 環境下，任何一個細節的疏忽，都會導致 Test Cases 大面積 Fail。
🚀 oavoservice：你的全棧面試護航專家
面對 Capital One 這種 工程量大、坑點密集 的 OA，你需要的不只是一份答案，而是一個專業的 SRE/Data 團隊 支持。
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