春招快到了,送你一份数据分析常见面试题
找了半年工作,面试了几个data science的职位,总结了一些常见的问题,在这儿抛砖引玉。
自我介绍
几乎所有的面试都免不了以自我介绍为开头。对于考官,通常也会想基于自我介绍发现接下来要问的问题。所以,自我介绍非常重要。我参考的模板:
教育背景:简单说说哪年在哪里获得什么学位。
相关经验:按时间顺序讲一下2个做过的项目,介绍下用了什么办法,比如用了什么编程语言,最后的成果是什么。最好有些量化的指标,比如发表了多少论文,被引用了多少次。这些项目最好和面试的职位有关系。实在没有,也可以看看从中学到的知识或者技能可否扩展到data science. 比如之前做过信号处理,可以讲这个项目为data science打下了统计基础。
最自豪的成就和表态:介绍一下自己最自豪的项目,关键是要点出自己的优势,比如迅速掌握了一个很大的代码库,或者在代码库中加入了一个很有用的特性,并再次强调一下自己的优势,结尾说,我希望能在XX公司继续发挥这些优势。
被问过的问题总结
机器学习(Machine learning)算法
包括算法对数据的假设,推导,有什么优缺点,何时改用什么算法,怎么选择算法,很类似P2 student intervention的model选择问题。
作为入门的参考书:Introduction to Data Mining (Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar);
复杂一点儿的:The Elements of Statistical Learning (Trevor Hastie, Robert Tibshirani , Jerome Friedman)
相关的算法可能包括:
Classification / Regression
SVM:是很多考官的最爱,最好做到可以推导
Neural Networks
Trees & ensemble methods: boosting, bagging
Clustering
K-means/median/medoids
Spectral clustering
Hierarchical
DBSCAN: density based spatial clustering of applications with noise
Self organizing map
Association: 这个在Udacity没有介绍,但是大数据可能会用到
Apriori 以及它对大数据的衍生
FP growth 并行实现
其他算法问题:
1、Q-learning: 解释为什么update Q value的时候要用下一个state的max Q,为什么不能用mean?
2、Kalman filter: 在项目中用到了,要求推导
3、Expectation maximization
关于大数据的问题
1、很多职位要求的数据量,要远远大于Udacity的项目,所以会牵扯到一些大数据相关的问题
2、参考书:Mining of Massive Datasets (Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ullman)
免费的下载:http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/book.pdf
3、算法:
Finding similar items
Find frequent itemsets
Recommendation systems
Social graph mining
关于大数据的问题:
用过的数据量有多大
GPU的相关经验?
Hadoop是怎么读入很大的数据的? 接受HDFS?
Spark的相关项目,用的什么model和library
Spark: RDD相关的概念
Spark: 如果数据远远大于内存,是怎么处理的?
是否遇到过这样的情景:通过对数据的初步分析,观察到有趣的现象?
Spark: 举例说明inner join, outer join, etc.
其他网上看到的常见问题:
Support, confidence, and lift
What is curse of dimensionality?
A/B testing
Precision, recall, F1
How to handle missing data?
来源:优达学城
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Q: 今年,你准备换工作吗?
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