在当今数据驱动的时代，数据科学已经成为公司和企业获取商业价值的重要方式之一。作为数据驱动的公司，字节跳动非常注重数据科学方面的考察。而在字节跳动数据科学笔试中，考察了哪些方面呢？

首先，字节跳动的数据科学笔试对数据基础的要求非常高，包括统计学、数学、计算机科学、机器学习等方面，涉及的知识点的难度也比较深入。接下来我们将更详细地介绍考察的方面。

1. 数据分析能力

在字节跳动数据科学笔试中，第一个必须具备的能力就是数据分析能力。这包括对数据有基本的认识和理解，能够理解数据中的结构、趋势和隐含的关系。此外，候选人还需要熟练掌握数据处理技能，懂得清洗数据并根据具体的业务场景进行特征工程构建。

2. 机器学习

机器学习是字节跳动数据科学笔试考察的重点领域，包括模型建立、模型评估和优化等方面。候选人需要理解各种算法的原理、优缺点以及应用场景，能够根据业务场景选择和优化合适的模型，并对模型的参数进行调整和优化。

3. 深度学习

随着人工智能的不断发展，深度学习在很多领域都取得了非常好的效果。因此，在字节跳动数据科学笔试中，深度学习也是必考的知识点之一。候选人需要掌握神经网络的原理、构建和优化方法，并能够针对不同的场景进行模型选择。

4. 数据可视化

数据可视化能力也是字节跳动数据科学笔试中需要考察的一个重要领域。候选人需要掌握各种数据可视化工具和技术，将数据转化为信息并展现出来。通过数据可视化，候选人需要达到让数据变得更加清晰和易懂的效果。

5. 业务理解和沟通能力

作为数据科学家，能够与业务能力快速对接，理解业务需求对于工作的重要性不言而喻。在字节跳动数据科学笔试中，也会考察候选人对于业务的理解程度和沟通能力。在日常工作中，数据科学家需要通过数据驱动的方法为业务提供支持和帮助，因此协作和沟通非常重要。

6. 实践经验

除了理论知识和思维能力，实践经验也是字节跳动笔试需要考察的方面之一。候选人需要展示自己在实际业务场景中应用数据科学的解决方案，并对解决方案的效果进行评估和改进。

总之，通过对字节跳动数据科学笔试考察的方面进行了解，我们可以看到，数据科学家需要具备较高的理论知识、丰富的实践经验和良好的沟通能力。在未来的数据驱动时代中，数据科学的需求还将继续增长，因此，具备这些能力的数据科学家将有更广泛的发展机会。