分享幾家大廠數(shù)據(jù)挖掘崗的面試經(jīng)歷
現(xiàn)在距離秋招結(jié)束也好長(zhǎng)一段時(shí)間了，今天總結(jié)一下自己在秋招中的一些經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，希望可以幫助到學(xué)弟學(xué)妹們。
先介紹一下我自己的情況，我本科211，碩士985。我投的都是數(shù)據(jù)挖掘崗，最后有幸拿到了快手的Offer。
順豐
崗位：數(shù)據(jù)挖掘
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深挖簡(jiǎn)歷
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ML主要是比較幾個(gè)模型，Kmeans & DBSCAN分別應(yīng)用在哪些場(chǎng)景比較好？LR & SVM的區(qū)別？分別應(yīng)用在那些場(chǎng)景？
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DL簡(jiǎn)單介紹一下RNN，它和 LSTM，ARIMA 的區(qū)別？
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是否了解大數(shù)據(jù)？說說你了解的hadoop和spark。
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sql題，涉及窗口函數(shù)
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有沒有做過參加過比賽？我說美賽，簡(jiǎn)要說明了一下。
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我反問我應(yīng)該加強(qiáng)什么？
招聯(lián)金融
崗位：數(shù)據(jù)挖掘
一面
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項(xiàng)目介紹
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特征選擇方法
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數(shù)據(jù)挖掘中對(duì)于缺失值的處理方案
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說一下 Python（pandas）中常用的數(shù)據(jù)處理算子。
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Spark 的原理，分布式是怎么搭建的。
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Sql中 union 和 union all 的區(qū)別
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數(shù)據(jù)行轉(zhuǎn)列怎么操作
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xgboost和gbdt的區(qū)別
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xgboost常調(diào)的參數(shù)有哪些
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svm原理
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說一下你在研會(huì)組織了什么活動(dòng)？
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講一下你支教的經(jīng)歷。
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反問
二面
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自我介紹
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項(xiàng)目競(jìng)賽深挖
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說一下你風(fēng)控項(xiàng)目中用到的模型？
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數(shù)據(jù)挖掘中缺失值和異常值是怎么處理的？
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特征降維怎么做？
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Sql用過哪些操作，舉個(gè)例子
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Sql如何提高運(yùn)行效率？
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過擬合的處理方法？
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項(xiàng)目中遇到困難如何解決？
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領(lǐng)導(dǎo)交給你一項(xiàng)不可能完成而且又很重要的問題，怎么辦？
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反問
聯(lián)想
崗位：數(shù)據(jù)挖掘
時(shí)間過去有點(diǎn)久了，純憑回憶，可能有些遺漏
一面
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機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)
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Bagging & Boosting
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常用的聚類算法
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Kmeans和DBSCAN的原理和區(qū)別
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邏輯回歸的原理
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怎么處理離散數(shù)據(jù)
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支持向量機(jī)原理
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SVM怎么處理非線性
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常用的回歸模型
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Attention 原理
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RNN和LSTM的區(qū)別
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什么是梯度爆炸/梯度消失，什么情況下會(huì)出現(xiàn)
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梯度漸進(jìn)的原理
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手撕算法：判斷是否是回文、找出最長(zhǎng)回文子串
藍(lán)月亮
崗位：數(shù)據(jù)挖掘
專業(yè)面試
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開頭問問過往的經(jīng)歷，講一下過往的一個(gè)項(xiàng)目，沒有深挖
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線性回歸和邏輯回歸有什么區(qū)別
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邏輯回歸的形式是什么，損失函數(shù)是什么
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線性回歸的損失函數(shù)是什么
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邏輯回歸的激活函數(shù)是什么，除了sigmoid還知道哪些
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為什么有的時(shí)候需要將連續(xù)變量離散化
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怎么將連續(xù)的變量離散化
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決策樹的特征選擇原理有哪些
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過擬合和欠擬合怎么理解，分別怎么解決
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SVM 的原理
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SVM如何解決線性不可分的問題
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既然你提到了懲罰系數(shù)，那么講講SVM使用的核函數(shù)有哪些
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xgboost和GBDT的區(qū)別
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提到了正則項(xiàng)，那么L1和L2有什么區(qū)別
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xgboost泰勒展開是一階還是二階
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多線程和多進(jìn)程
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用過哪些編程語言
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反問：介紹了團(tuán)隊(duì)的主要崗位，一些日常工作，業(yè)務(wù)范圍
主管面試
這一輪不太問專業(yè)問題，主要從職業(yè)發(fā)展，個(gè)人成長(zhǎng)，個(gè)人意向去問
比如：作為技術(shù)崗，怎么提高自己的業(yè)務(wù)能力，你會(huì)通過什么方式進(jìn)行技術(shù)的學(xué)習(xí)
比較感動(dòng)的是沒有考手撕代碼，除了SQL以外的手撕代碼我都非常頭大，感覺他們IT需求蠻多的，算法、NLP、CV都需要，可以試試~
快手
崗位：數(shù)據(jù)挖掘
一面
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自我介紹
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項(xiàng)目介紹
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項(xiàng)目細(xì)節(jié)
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隨機(jī)森林、決策樹、XGBoost的區(qū)別和聯(lián)系
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離散特征怎么處理？（沒聽懂面試官想問啥 ）
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針對(duì)項(xiàng)目提問，連續(xù)特征怎么處理？
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算法：最大子序和 動(dòng)態(tài)規(guī)劃+貪心算法 做題有點(diǎn)慢
面試官建議：雖然有些東西工作不會(huì)用到，但是面試還是會(huì)問，題還是應(yīng)該多刷一刷 不說了，刷題背八股去了。
二面
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自我介紹
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項(xiàng)目介紹（What、Why、How、難點(diǎn)、思考）
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項(xiàng)目怎么分工的
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一兩句話簡(jiǎn)述LR、隨機(jī)森林、XGBoost優(yōu)缺點(diǎn)
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精準(zhǔn)率、召回率、F1-score、AUC指標(biāo)的含義和使用場(chǎng)景
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二維矩陣查找【二分法】
不記得還有什么了。。。
三面
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自我介紹
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項(xiàng)目介紹
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線性回歸，模型的假設(shè)，損失函數(shù)，求解
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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。反向傳播傳的是什么？
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各種分桶方法的優(yōu)缺點(diǎn)
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特征組合，歸一化
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深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)相比最大的不同？
作者：城哥
來源：Python學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘Crossin的新書《碼上行動(dòng)：用ChatGPT學(xué)會(huì)Python編程》已經(jīng)上市了。 本書以ChatGPT為輔助，系統(tǒng)全面地講解了如何掌握Python編程，適合Python零基礎(chǔ)入門的讀者學(xué)習(xí)。 【點(diǎn)此查看詳細(xì)介紹】 購(gòu)買后可加入讀者交流群，Crossin為你開啟陪讀模式，解答你在閱讀本書時(shí)的一切疑問。 Crossin的其他書籍：
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