在加拿大，数据科学家岗位的面试题通常涵盖以下几个方面：
1. 技术问题：包括数据处理和分析技能、机器学习和深度学习算法、数据库管理等方面的问题。
2. 统计学知识：要求掌握统计学基础知识，例如假设检验、回归分析、概率分布等。
3. 编程能力：通常要求熟练掌握至少一种编程语言，如Python、R等，并能够解决实际问题。
4. 商业理解：需要理解业务背景和需求，能够将数据分析成果转化为商业价值。
5. 沟通能力：在面试中还会考察候选人的沟通能力和团队合作精神。
总之，准备数据科学家岗位面试时，除了技术知识外，还需要注重统计学、编程、商业理解和沟通能力的全面发展。
