根据提供的文件信息，我们可以提炼出以下数据科学面试必备知识点：
1. 数据科学教育资源的丰富性：目前市场上存在大量关于数据科学的学习资源，这使得越来越多的人有机会掌握数据科学技能。这表明数据科学领域的人才需求日益增长，促使教育机构和在线平台提供了丰富的学习材料。
2. 数据科学家职位的前景：数据科学家被认为是当下最具前景的工作之一。随着数据在各行各业中的作用日益凸显，数据科学家的需求量也在不断上升，特别是在美国市场，数据科学家的岗位数量高达24,000个，并且还在持续增长。
3. 数据科学技能评估框架的重要性：由于数据科学职位需求的增加，制定一个科学的数据科学技能评估框架变得尤为重要。该框架旨在提供一个直接测量数据科学技能的方法，并帮助技术招聘行业超越简历层面去评估这个特定的软件开发领域。
4. 技术招聘现状的局限性：目前技术招聘过程中存在的问题是将简历作为技能的代理，这导致了招聘过程的偏见和低效。为了规避这一问题，许多公司开始使用自动化评估工具来创建自己的测试，并将其作为面试的第一步。但是，这种方法可能带来测试不够全面或者不符合美国平等就业机会委员会（EEOC）规定的风险。
5. 数据科学评估框架的特点：所提出的评估框架旨在帮助公司生成全面、一致且符合EEOC规定的标准化测试。由于测试是基于一个明确定义的框架创建的，数据科学评估可以使用大量符合指南的问题来扩大规模。这简化了测试的管理，并使标准化测试免受泄露风险的影响。
6. 测试的实施与监管：测试应在有监考的环境中进行，同时解决方案应自动进行抄袭检查。测试内容的覆盖范围以及基于框架创建任务的指导原则将在后续部分进行讨论。
7. 框架创建的推理和测试结果的评分：文章将深入探讨创建框架的逻辑，并在之后讨论测试的可能结果和评分方法。
数据科学面试需要的不仅仅是简历上的教育和工作经历，更需要一个全面且科学的评估框架来衡量应聘者的真实技能水平。这样的框架对于招聘方来说，有助于更高效和公平地筛选合适的数据科学人才，同时也保障了应聘者的能力能够得到真实有效的评估。通过标准化的测试，可以减少主观偏见，提高招聘效率，并且维护了测试内容的保密性和有效性。这不仅仅是技术上的进步，更是招聘行业向着更加专业和规范发展的标志。
