互联网公司机器学习数据挖掘类的职位面试主要考察哪些_深圳光环大数据
数据挖掘面试题
数据挖掘面试题数据挖掘是一门重要的技术领域，其在各个行业中的应用越来越广泛。
作为一名数据挖掘工程师，掌握面试题目相关的知识和技能非常重要。
本文将介绍一些常见的数据挖掘面试题，以帮助读者更好地应对数据挖掘的面试。
一、什么是数据挖掘？数据挖掘是一种通过发现数据中的模式和规律，从而提取有价值的信息和知识的过程。
它涉及到多个领域，包括统计学、机器学习、数据库和人工智能等。
数据挖掘的目标是揭示隐藏在数据背后的信息，帮助企业做出更明智的决策，提高效率和竞争力。
二、数据挖掘的主要任务有哪些？1. 分类（Classification）：根据已有的标签或类别将数据实例划分到不同的类别中。
2. 回归（Regression）：预测连续变量的值，例如根据历史销售数据预测未来销售额。
3. 聚类（Clustering）：将数据分为不同的群组，使得同一组内的数据具有较高的相似性，不同组之间的数据具有较大的差异性。
4. 关联规则挖掘（Association Rule Mining）：发现数据集中的频繁项集和关联规则，例如购物篮分析中的商品关联。
5. 异常检测（Anomaly Detection）：识别与其他数据实例显著不同的异常值。
三、数据挖掘中常见的算法有哪些？1. 决策树（Decision Tree）：通过构建树形结构来进行分类和预测。
2. 支持向量机（Support Vector Machine）：将数据映射到高维空间，找到能够将不同类别分开的超平面。
3. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，进行分类。
4. 随机森林（Random Forest）：使用多个决策树进行分类或回归，并综合它们的结果。
5. 神经网络（Neural Network）：通过模拟人脑神经元的连接方式，学习输入和输出之间的模式。
四、数据挖掘的评估指标有哪些？在进行数据挖掘任务时，评估模型的性能至关重要。
常见的评估指标包括：1. 准确率（Accuracy）：分类任务中正确预测的样本比例。
数据科学家常问的40道面试题_深圳光环大数据人工智能培训
数据科学家常问的40道面试题_深圳光环大数据人工智能培训想去机器学习初创公司做数据科学家？这些问题值得你三思！机器学习和数据科学被看作是下一次工业革命的驱动器。
这也意味着有许许多多令人激动的初创公司正在起步成长、寻找专业人士和数据科学家。
它们可能是未来的特斯拉、谷歌。
对于有职业抱负的你来说，看好一家好的创业公司团队后，如何能够脱颖而出，进入一家靠谱的创业团队呢？想得到这样的工作并不容易。
首先你要强烈认同那个公司的理念、团队和愿景。
同时你可能会遇到一些很难的技术问题。
而这些问题则取决于公司的业务。
他们是咨询公司？他们是做机器学习产品的？在准备面试之前就要了解清楚这些方面的问题。
为了帮你为今后的面试做准备，我准备了40道面试时可能碰到的棘手问题。
如果你能回答和理解这些问题，那么放心吧，你能顽强抵抗住面试。
注意：要回答这些问题的关键是对机器学习和相关统计概念有具体的实际理解。
机器学习面试题问1：给你一个有1000列和1百万行的训练数据集。
这个数据集是基于分类问题的。
经理要求你来降低该数据集的维度以减少模型计算时间。
你的机器内存有限。
你会怎么做？（你可以自由做各种实际操作假设。
）答：你的面试官应该非常了解很难在有限的内存上处理高维的数据。
以下是你可以使用的处理方法：1.由于我们的RAM很小，首先要关闭机器上正在运行的其他程序，包括网页浏览器，以确保大部分内存可以使用。
2.我们可以随机采样数据集。
这意味着，我们可以创建一个较小的数据集，比如有1000个变量和30万行，然后做计算。
3.为了降低维度，我们可以把数值变量和分类变量分开，同时删掉相关联的变量。
对于数值变量，我们将使用相关性分析。
对于分类变量，我们可以用卡方检验。
4.另外，我们还可以使用PCA（主成分分析），并挑选可以解释在数据集中有最大偏差的成分。
5.利用在线学习算法，如VowpalWabbit（在Python中可用）是一个可能的选择。
6.利用Stochastic GradientDescent（随机梯度下降）法建立线性模型也很有帮助。
面试经验分享之机器学习、大数据问题(2)
面试经验分享之机器学习、大数据问题(2)这是一篇由网络搜集整理的关于面试经验分享之机器学习、大数据问题的文档，希望对你能有帮助。
面试经验分享之机器学习、大数据问题……5、开放问题给你公司内部群组的聊天记录，怎样区分出主管和员工?如何评估网站内容的真实性(针对代刷、作弊类)?深度学习在推荐系统上可能有怎样的发挥?路段平均车速反映了路况，在道路上布控采集车辆速度，如何对路况做出合理估计?采集数据中的异常值如何处理?如何根据语料计算两个词词义的相似度?在百度贴吧里发布APP 广告，问推荐策略?如何判断自己实现的LR、Kmeans 算法是否正确?100亿数字，怎么统计前100大的?……答题思路1、用过什么算法?最好是在项目/实习的大数据场景里用过，比如推荐里用过CF、LR，分类里用过SVM、GBDT;一般用法是什么，是不是自己实现的，有什么比较知名的实现，使用过程中踩过哪些坑;优缺点分析。
2、熟悉的算法有哪些?基础算法要多说，其它算法要挑熟悉程度高的说，不光列举算法，也适当说说应用场合;面试官和你的研究方向可能不匹配，不过在基础算法上你们还是有很多共同语言的，你说得太高大上可能效果并不好，一方面面试官还是要问基础的.，另一方面一旦面试官突发奇想让你给他讲解高大上的内容，而你只是泛泛的了解，那就傻叉了。
3、用过哪些框架/算法包?主流的分布式框架如Hadoop，Spark，Graphlab，Parameter Server 等择一或多使用了解;通用算法包，如mahout，scikit，weka 等;专用算法包，如opencv，theano，torch7，ICTCLAS 等。
4、基础知识个人感觉高频话题是SVM、LR、决策树(决策森林)和聚类算法，要重点准备;算法要从以下几个方面来掌握产生背景，适用场合(数据规模，特征维度，是否有Online 算法，离散/连续特征处理等角度);原理推导(最大间隔，软间隔，对偶);求解方法(随机梯度下降、拟牛顿法等优化算法);优缺点，相关改进;和其他基本方法的对比;不能停留在能看懂的程度，还要对知识进行结构化整理，比如撰写自己的cheet sheet，我觉得面试是在有限时间内向面试官输出自己知识的过程，如果仅仅是在面试现场才开始调动知识、组织表达，总还是不如系统的梳理准备;从面试官的角度多问自己一些问题，通过查找资料总结出全面的解答，比如如何预防或克服过拟合。
机器学习测试题_深圳光环大数据培训
gamma 值（图 1,2,3 从左向右，gamma 值分别为 g1、g2、g3）？
g1 > g2 > g3 g1 = g2 = g3 g1 < g2 < g3 g1 >= g2 >= g3 g1 <= g2 <= g3
答案: C
随着 gamma 的增大，存在对于测试集分类效果差而对训练分类效果好的情况， 并且容易泛化误差出现过拟合，因此 C 选项正确。
光环大数据
Hale Waihona Puke 光环大数据--大数据培训&人工智能培训
领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时
在构建一个基于决策树模型时，使用信息增益 information gain 作为 决策树节点属性选择的标准，以下图片中哪一个属性具信息增益最大：
A. Outlook B. Humidity C. Windy D. Temperature 答案：A 信息增益是划分前样本数据集的不纯程度(熵)和划分后数据集的不纯 程度(熵)的差值，计算各信息增益即可。
逻辑回归与多元回归分析有哪些不同？ 逻辑回归预测某事件发生的概率 B. 逻辑回归有较高的拟合效果 C. 逻辑回归回归系数的评估
光环大数据
D. 以上全选
光环大数据--大数据培训&人工智能培训
答案：D
逻辑回归是用于分类问题，我们能计算出一个事件/样本的概率；一般
17.解决线性不可分情况下的支持向量分类机的最优化模型问题时，以下可 以保证结果模型线性可分的是
C=1 C=0 C 无限制
D.以上均不正确
答案: C
训练一个支持向量机，除去不支持的向量后仍能分类 真的 假的 答案: A 只有支持向量会影响边界 下列哪种算法可以用神经网络构建?
机器学习工程师求职须知_深圳光环大数据人工智能培训
机器学习工程师求职须知_深圳光环大数据人工智能培训什么是机器学习？我们来看一下机器学习是做什么的，能解决什么问题。
首先我们来看机器学习的一个类型，监督学习。
蓝色箭头部分是训练一个机器学习模型的过程。
首先有Input，包括原始数据和Labels。
然后把原始数据转化成Feature Vectors，将其与Labels结合到一起，通过机器学习算法，训练出一个预测模型，这就完成了Training的部分。
再看绿色箭头部分，同样首先有Input，包括一些数据，同样把他们转化为Feature Vector，然后通过刚刚产生的模型，预测出Expected Label。
这叫做有监督模型。
具体来看，会用到回归（Regression）和分类（Classification）机器学习算法的另一类是无监督学习。
同样是用Input Data训练一个模型，然后根据新的Data做预测。
它和有监督学习不同的是，在训练模型的部分里没有Label。
具体是用到Clustering和Dimensionality Reduction。
机器学习算法大致包括三个成分Hypothesis, Loss, Optimization。
Hypothesis的目的是想要找到输入数据与输出数据的关系。
Loss是想要评估和量化假设的好坏与否。
而Optimization 是想要使得Loss最小，找到合适的模型。
机器学习工程师做什么？可以把机器学习工程师的工作分为以下几点：机器学习的实现和搭建各个公司的机器学习架构。
搭建架构之后，维护该架构，包括在新的数据局进来时，该架构的速度、可靠性和性能。
开发内部机器学习框架并抽象出来以推动其正常任务运行，例如training / testing, feature use / reuse / creation /storage/deployment 等。
这些框架不仅被机器学习工程师使用，也会被数据科学家使用。
实际上，机器学习工程师的工作也取决于具体的公司，不同的公司对机器学习的理解和应用不一样，因此他们的机器学习工程师的工作职责也会不一样。
大数据面试小细节你知道哪些_光环大数据培训
大数据面试小细节你知道哪些_光环大数据培训光环大数据的大数据培训，连续数年帮助无数学员高薪就业，为企业输送高技能人才，深受学员和企业的认可。
大数据培训，就选光环大数据！大数据时代催生了更多的社会职位，数据分析和数据挖掘备受追捧。
首先数据分析类工作是什么?数据分析工作简单说，就是将数据转化为可以指导行动和决策的语言，从而支持运营或决策。
当然，真正去指导行动和决策时需要有一些分析经验和方法论的沉淀，才能够做到，也就是所谓的高级分析师或者专家。
初级分析师(实习生、应届生)大多数的工作就在于数据的基本处理，比如：SQL取数、粗略统计排序、按照模板产生日报等。
数据分析需要什么技能?基本的业务知识数据分析是建立在业务的基础上，所以做数据分析首先得理解业务，了解数据指标的含义，以及公司基本的业务流程。
Excel 数据预处理、vlookup、数据透视表三项最基本的技能，也是最重要的三项技能。
数据分析需要的技能也会根据所处阶段有所偏重，初级分析师应该具备哪些技能面试需要注意哪些问题?以下四个不算全面的观点可以参考。
一、 SQL、EXCEL。
作为取数和分析的工具，这两个是毋庸置疑需要掌握的，工欲善其事必先利其器;二、数据分析师行业了解。
市面上不同公司的分析师岗位具体的工作内容也会稍有不同，了解自己的行业环境，清晰自己的发展路径是很有必要的;三、对问题答案的求知欲。
分析师很多时候是需要有自驱力的，能前进多远，主要在于自己对问题答案的求知欲。
能通过一些案例说明自己对数据的敏感，以及对问题的求知欲，无疑是会在面试的时候得到加分的;四、学习能力。
数据分析师具体的工作职责和工作内容会随着年限不断变化，也会随着市场技术的更新而变化。
因此，不断的接收、学习新的有用的能力，是一个分析师必备的职业素养。
利用算法模型或者可视化工具进行分析，也是越来越普遍的技能。
数据挖掘：数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。
机器学习面试题及答案_深圳光环大数据培训
机器学习面试题及答案_深圳光环大数据培训1.什么是机器学习机器学习是为了应对系统程序设计，属于计算机科学类的学科，它能根据经验进行自动学习和提高。
例如：一个由程序操纵的机器人，它能根据从传感器搜集到的数据，完成一系列的任务和工作。
它能根据数据自动地学习应用程序。
2.机器学习与数据挖掘的区别机器语言是指在没有明确的程序指令的情况下，给予计算机学习能力，使它能自主的学习、设计和扩展相关算法。
数据挖掘则是一种从非结构化数据里面提取知识或者未知的、人们感兴趣的图片。
在这个过程中应用了机器学习算法。
3.什么是机器学习的过度拟合现象在机器学习中，当一个统计模型首先描述随机误差或噪声，而不是自身的基本关系时，过度拟合就会出现。
当一个模型是过于复杂，过拟合通常容易被发现，因为相对于训练数据类型的数量，参数的数量过于五花八门。
那么这个模型由于过度拟合而效果不佳。
4.过度拟合产生的原因由于用于训练模型的标准并不等同于判断模型效率的标准，这导致了产生过度拟合的可能性。
5.如何避免过度拟合当你使用较小的数据集进行机器学习时，容易产生过度拟合，因此使用较大的数据量能避免过度拟合现象。
但是，当你不得不使用小型数据集进行建模时，可以使用被称为交叉验证的技术。
在这种方法中数据集被分成两节，测试和训练数据集，测试数据集只测试模型，而在训练数据集中，数据点被用来建模。
在该技术中，一个模型通常是被给定有先验知识的数据集（训练数据集）进行训练，没有先验知识的数据集进行测试。
交叉验证的思想是：在训练阶段，定义一个数据集用来测试模型。
6.什么是感应式的机器学习？感应机器学习涉及由实践进行学习的过程，能从一组可观测到的例子的尝试推导出普遍性规则。
7.什么是机器学习的五个流行的算法？决策树2. 神经网络（反向传播）3. 概率网络4.最邻近法5. 支持向量机8.机器学习有哪些不同的算法技术？在机器学习不同类型的算法技术是：监督学习2.非监督学习3. 半监督学习4. 转导推理（Transduction）5.学习推理（Learning to Learn）。
大数据职位面试题目汇总_光环大数据培训
大数据职位面试题目汇总_光环大数据培训大数据职位面试题目汇总，最近总是听到各种各样的报怨，面试的时候问的问题以前没有接触过，或者说接触的少，再加上面试心里比较紧张，就把以前即使知道的内容都忘记怎么说，还有一种说法是嘴笨，面试和考试是一样的，对于比较常见的问题你就要熟烂于心，最好是保持一颗平常心，始终保持一颗此处不留爷，自有留爷处的心态。
下面介绍一些大数据职位面试的时候经常会问到的一些技术方面的问题，希望看完这篇文章能让你用出洪荒之力，职业生涯进一步发展。
hdfs原理，以及各个模块的职责对于任何对文件系统元数据产生修改的操作，Namenode 都会使用一种称为EditLog 的事务日志记录下来。
整个文件系统的命名空间，包括数据块到文件的映射、文件的属性等，都存储在一个称为FsImage 的文件中DataNodeDatanode 将HDFS 数据以文件的形式存储在本地的文件系统中，它并不知道有关HDFS 文件的信息。
它把每个HDFS 数据块存储在本地文件系统的一个单独的文件中。
当一个Datanode 启动时，它会扫描本地文件系统，产生一个这些本地文件对应的所有HDFS 数据块的列表，然后作为报告发送到Namenode ，这个报告就是块状态报告。
Secondary NameNodeSecondary NameNode 定期合并fsimage 和edits 日志，将edits 日志文件大小控制在一个限度下。
Secondary NameNode处理流程node 响应Secondary namenode 请求，将edit log 推送给Secondary namenode ，开始重新写一个新的edit log 。
2.Secondary namenode 收到来自namenode 的fsimage 文件和edit log 。
3.Secondary namenode 将fsimage 加载到内存，应用edit log ，并生成一个新的fsimage 文件。
光环大数据 12道 Python面试题汇总分享
光环大数据 12道 Python面试题汇总分享1、Python是如何进行内存管理的？Python的内存管理主要有三种机制：引用计数机制、垃圾回收机制和内存池机制。
a.引用计数当给一个对象分配一个新名称或者将一个对象放入一个容器（列表、元组或字典）时，该对象的引用计数都会增加。
当使用del对对象显示销毁或者引用超出作用于或者被重新赋值时，该对象的引用计数就会减少。
可以使用sys.getrefcount()函数来获取对象的当前引用计数。
多数情况下，引用计数要比我们猜测的大的多。
对于不可变数据（数字和字符串），解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。
b.垃圾回收当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉。
当两个对象a和b相互引用时，del语句可以减少a和b的引用计数，并销毁用于引用底层对象的名称。
然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用，因此引用计数不会归零，对象也不会销毁。
（从而导致内存泄露）。
为解决这一问题，解释器会定期执行一个循环检测器，搜索不可访问对象的循环并删除它们。
c.内存池机制Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
1）Pymalloc机制。
为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。
2）Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的malloc。
3）对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。
也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。
2、什么是lambda函数？它有什么好处？lambda表达式，通常是在需要一个函数，但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用，也就是指匿名函数lambda函数：首要用途是指点短小的回调函数lambda[arguments]：expression>>>a=lambdax，y：x+y>>>a(3，11)3、Python里面如何实现tuple和list的转换？直接使用tuple和list函数就行了，type()可以判断对象的类型。
面试时如何让别人对你印象深刻_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
面试时如何让别人对你印象深刻_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金光环大数据data培训(光环大数据)专家就跟大家讲讲这面试的奥妙，让你在面试的时候别人对你印象深刻。
第一分钟，基础介绍：我是谁这一分钟主要包括：姓名、学历、工作、家乡、优缺点、爱好、家庭情况等。
视不同场合，选择性介绍。
01、姓名。
一般中规中矩比较好，但某些耍个性的场合也可以“秀”一下，让姓名好记好听。
02、学历。
主要说学历和学校，但最先说出最有吸引力的部分，如果是名校就先说学校，如果是高学历就先说学历，宗旨是要引起关注。
因为只有足够的关注度才能提高自我介绍的成功度。
如果学校和学历都一般，但品学兼优，也可重点讲成绩。
注意，语言要简结，讲重点！03、工作。
视场合而定，如果需要介绍，就说明单位及职务；如果不需要，或者属于保密单位，则不必介绍。
04、家乡。
主要突出家乡的“美”，具体说出是美景，美食，还是美人（即人的性格特色，正所谓一方水土养一方人）。
05、优缺点。
多说优点少说缺点，但缺点不可不说，有缺点的人才是真实的。
但要注意场合，缺点要有选择性地说，比如求职，那你的这个缺点必须不会影响到工作。
说缺点，点到为止即可。
06、兴趣爱好。
这是非常私人化的，有需要才谈，另外谈之前最好知道对方的爱好，如果你的爱好是对方反感的，就不要滔滔不绝地谈。
总之，兴趣爱好要投其所好。
07、家庭情况。
也属私人话题，如果需要，在介绍时要表明家庭对你重要性，且带着感情作家庭介绍，用亲情牌打动别人。
同时，要让对方觉得家庭是你的助力，而不是阻力。
但要适合而止，特别是你的家庭背景优于对方时，不可炫耀。
第二分钟，经历介绍：做成过什么>做过什么请记得成就比经历更重要！别人在乎的是你的结果。
01、经验≠经历。
经验是一种认识，并不一定是自己亲自做的。
自我介绍时，多说经历，少说经验。
真实的经历才更容易吸引对方，让对方关注你。
02、亮出最让你骄傲的成就。
不为炫耀，只为证明自己的能力，同时也是给自己自信！如果你的成就没有那么多含金量，那也可以亮自己的人格魅力，比如在最困难的时候，与公司不离不弃。
光环大数据 数据科学工作岗位
光环大数据数据科学工作岗位在Nordstrom数据实验室度过了两年美好时光以后,我获得了一个亚马逊网络服务S3部门的岗位。
我为即将开始的人生新篇章感到兴奋，也为耗时又折磨人的面试过程终于结束松了口气。
面试通常包含三种初筛的一种，以及全天的现场面试。
这些面试充满压力，因为不知道会被问到什么,而且对方通常期待你大秀智力，数据科学家正常情况下不太会做这种事（至少不会脱离上下文，仅凭记忆在电话中大秀智力）。
你需要时间如果你在考虑跳槽（或进入这个行业），我能给出的最好建议是现在就开始准备。
你需要给自己大量时间,避免填鸭模式。
花点时间确保你能用自己的语言解释核心概念。
电话面试的问题通常是这样：“如何向一个工程师解释什么是p 值？”假设，要向一位非统计专业，不使用专业术语的工程师解释。
毫无疑问，你不想在这样的场合初次解释这些基本概念。
此外，不要低估紧张对于你记忆的影响，哪怕是回忆那些自认为很了解的内容。
如果你是行业新人，你可能需要给自己更多时间去准备自己不熟悉的概念。
我也建议多花时间准备个人资料，即你的简历和自荐信。
这个问题上有两种看法，一派认为这很重要，一派认为这不重要。
面试官真的会细看这些资料吗？很难笼统回答，但当我在Nordstrom工作时参加过海量面试，就个人而言，我非常看重这些资料。
拼写错误不能容忍。
自吹自擂的自荐信不是好兆头。
糟糕的个人资料代表对岗位缺乏兴趣（或缺乏对阅读者的尊重），而堆砌关键词是在暗示面试官询问申请者何时何地做了这些。
在更广泛的技术领域，大家倾向于认为GitHub上的东西才重要。
但大多数公司，尤其是大型公司，不会看你的GitHub。
他们会看简历和自荐信（这可能让人惊讶，但科技不是精英统治的）。
最终这些文件会体现你如何职业化地自我展示，所以它们的确重要，哪怕你之前不这么想。
实践出真知我建议多做实践并分析自己的弱点。
许多人误以为反复读书是最有效的学习方法，但这不是当场解决概率问题和逻辑谜题的有效办法(在你开始学习之前，强烈推荐《MakeitStick》一书)。
2018年Hadoop 机器学习面试题汇总_光环大数据培训
2018年Hadoop 机器学习面试题汇总_光环大数据培训无论你是想从事大数据相关职位的职场小白，还是准备往高处走的牛牛。
小白有了这些在校招中过关斩将，牛牛们温故知新跨过业务壁垒。
B格高的HR，或者想要个助理的大数据工作者也可以了解下同行是怎么筛选人。
非主流的可以拿来撩HR妹纸，折腾面试的小鲜肉…………………………最近笔试了很多家公司校招的数据分析和数据挖掘岗位，今天(9.18r)晚上做完唯品会的笔试题，才忽然意识过来，不管题目简单也好、难也好，都要去切切实实的去掌握。
毕竟不能永远眼高手低，否则最后吃亏的一定是自己。
hadoop1、Hadoop基础知识面试题大汇总(IT公司面试手册，基础问题汇集可能出现在笔试或者口头问答里哦)2、33道Hadoop面试题,看看你能答对多少?(答案在后面)(纯粹hadoop笔试题，有答案哦—-技术过硬能够横着走)3、面试hadoop可能被问到的问题，附部分参考答案(hadoop三方面—三座大山等你搬开)4、美国大数据工程师面试攻略美国大数据工程师面试攻略(大数据相关技术：hadoop ，Spark ，linkedin)5.专门为面试而学的大数据该文总结了一些面试常见的hadoop知识，包括1. hdfs原理，以及各个模块的职责2. map reduce 的工作原理3. hadoop1 与 hadoop2 的区别等本文是同学们进入阿里云等公司的hadoop内核研发岗位的一个指引，需要具备哪些要求，如果不具备则可以往这方面努力。
7、分享：6个公司大数据岗位的面试经验目前新工作已经找好，但想分享最近面试的失败经历(成功的那些就不讲了)，吐槽吐槽，跟广大吃瓜群众分享一下过程中的经历心得，我的语文体育老师教的，还请大家莫怪。
数据挖掘&机器学习1 、Python面试题总结(python基础，问题涵盖面较广)2、阿里招聘负责人揭秘面试”潜规则”(资深HR揭秘面试的生存法则，不仅仅是情商逆商智商大比拼，还要翻翻此宝典–别被人家看low了。
机器学习常见面试思想梳理_深圳光环大数据
机器学习常见面试思想梳理_深圳光环大数据找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位，毕竟在机器智能没达到人类水平之前，机器学习可以作为一种重要手段，而随着科技的不断发展，相信这方面的人才需求也会越来越大。
纵观IT行业的招聘岗位，机器学习之类的岗位还是挺少的，国内大点的公司里百度，阿里，腾讯，网易，搜狐，华为（华为的岗位基本都是随机分配，机器学习等岗位基本面向的是博士）等会有相关职位，另外一些国内的中小型企业和外企也会招一小部分。
当然了，其中大部分还是百度北京要人最多，上百人。
阿里的算法岗位很大一部分也是搞机器学习相关的。
另外本人有幸签约了网易杭州研究院的深度学习算法岗位，打算从事机器学习领域至少5年。
非常感谢小易收留了我！下面是本人在找机器学习岗位工作时，总结的常见机器学习算法（主要是一些常规分类器）大概流程和主要思想，希望对大家找机器学习岗位时有点帮助。
实际上在面试过程中，懂这些算法的基本思想和大概流程是远远不够的，那些面试官往往问的都是一些公司内部业务中的课题，往往要求你不仅要懂得这些算法的理论过程，而且要非常熟悉怎样使用它，什么场合用它，算法的优缺点，以及调参经验等等。
说白了，就是既要会点理论，也要会点应用，既要有点深度，也要有点广度，否则运气不好的话很容易就被刷掉，因为每个面试官爱好不同。
朴素贝叶斯：有以下几个地方需要注意：1. 如果给出的特征向量长度可能不同，这是需要归一化为通长度的向量（这里以文本分类为例），比如说是句子单词的话，则长度为整个词汇量的长度，对应位置是该单词出现的次数。
2. 计算公式如下：其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开。
要注意一点就是的计算方法，而由朴素贝叶斯的前提假设可知， = ，因此一般有两种，一种是在类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总和，然后除以该样本的总和；第二种方法是类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总和，然后除以该样本中所有特征出现次数的总和。
数据挖掘面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识1. 请解释什么是数据挖掘？它与数据分析、数据仓库等概念有什么区别？解析：数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，通常涉及使用统计方法、机器学习算法等。
数据分析侧重于对数据的理解和解释，而数据仓库则是存储大量数据的系统，用于支持数据分析和挖掘。
2. 什么是特征工程？为什么它在数据挖掘中很重要？解析：特征工程是指将原始数据转换为更适合模型处理的形式的过程。
它包括特征选择、特征提取和特征变换等。
特征工程的重要性在于，它可以提高模型的准确性和泛化能力，减少过拟合，提高模型的可解释性。
3. 请解释什么是机器学习？它与数据挖掘有什么关系？解析：机器学习是使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测的方法。
数据挖掘是机器学习的一个应用领域，它使用机器学习算法来发现数据中的模式和知识。
4. 什么是监督学习、无监督学习和半监督学习？解析：- 监督学习：在已知输入和输出关系的情况下，学习一个函数来预测输出。
例如，分类和回归。
- 无监督学习：在只有输入数据的情况下，学习数据的结构和模式。
例如，聚类和关联规则学习。
- 半监督学习：结合了监督学习和无监督学习，使用部分标记数据和大量未标记数据。
5. 什么是交叉验证？它在数据挖掘中有什么作用？解析：交叉验证是一种评估模型性能的方法，通过将数据集分为训练集和验证集，不断替换验证集来评估模型在不同数据子集上的表现。
它有助于减少模型评估中的偏差和方差。
二、数据处理与预处理6. 什么是数据清洗？请列举至少三种常见的数据清洗任务。
解析：数据清洗是指识别和纠正数据中的错误、异常和不一致的过程。
常见的数据清洗任务包括：- 缺失值处理：识别并处理缺失的数据。
- 异常值检测：识别和修正异常值。
- 数据格式化：统一数据格式，如日期格式、货币格式等。
7. 什么是数据标准化？它与数据归一化有什么区别？解析：数据标准化是指将数据缩放到具有相同尺度范围的过程，通常使用z-score 标准化。
数据分析师面试汇总_光环大数据培训
数据分析师面试汇总_光环大数据培训光环大数据数据分析师培训机构了解到，因为经常被问到一个问题，数据分析师或者数据挖掘工程师面试都问什么问题啊？特别是以下几类人群：1、想转行做数据分析工作的朋友。
2、之前在比较小的公司做数据分析师，去大公司面试。
3、在校大学生。
在回答这些问题之前，先谈我的一个面试经历，记得之前我在一家小公司做数据分析师的时候，有朋友推荐我去一家大公司去面试数据分析师。
当时我也在想，在面试大公司的数据分析师一定会问：1、你做过哪些模型？2、用什么工具做的啊？3、你会或者知道哪些算法啊？4、数据量有多大？.......但是当我去沟通下来的时候，问关于数据挖掘模型算法原理、使用什么工具的东西不多。
更多是问一些关于项目背景、怎么思考这些项目、如何使用这些模型结果、怎么推动业务方去使用数据结果。
【坦白说当时觉得不可思议，怎么那么关注数据应用呢？】也许你可以从下面得到你想要的答案。
所以大家在面试数据分析岗位的时候，基础知识是必须的。
但是更多要关注数据实现数据价值，特别是从事一段时间数据分析同学，但如果仅仅是刚准备从事数据分析同学，基础的专业知识与技能肯定是面试必问的话题。
如果这家公司希望未来培养或者招的真的做数据分析的，那就会像我面试碰到的，一定也会很关注面试之外的问题。
回到具体面试的问题，PS:这里我仅仅谈谈我的几点看法和我面试中会问到的几个问题，以及我为什么会为这些问题。
一、了解你面试岗位的工作性质1、你对于你面试岗位价值的理解。
2、你觉得这个岗位大概的工作内容。
3、对于公司的理解。
二、沟通表达/逻辑思维1、说一下你过往做的一些项目/说说你以前的工作经历。
2、你之前做过的一些专业分析。
3、你之前做过的模型。
4、之前是如何与业务方打交道的。
5、......三、对于数据与商业的理解1、如何理解数据敏感性？2、你觉得数据怎么体现其商业价值？能否举个例子。
3、......四、专业技能1、基础的统计学知识。
数据挖掘岗面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识1. 请简述数据挖掘的基本概念和目的。
2. 请列举数据挖掘的主要应用领域。
3. 请说明数据挖掘的流程和步骤。
4. 请解释什么是数据预处理，其重要性是什么？5. 请列举数据预处理的主要方法。
6. 请解释什么是特征工程，其重要性是什么？7. 请列举特征工程的主要方法。
8. 请解释什么是机器学习，请列举几种常见的机器学习算法。
9. 请解释什么是监督学习、无监督学习和半监督学习。
10. 请解释什么是分类、回归和聚类。
11. 请解释什么是模型评估，请列举几种常见的模型评估指标。
12. 请解释什么是决策树，请列举决策树的分类方法。
13. 请解释什么是随机森林，请列举随机森林的优点。
14. 请解释什么是支持向量机（SVM），请列举SVM的分类方法。
15. 请解释什么是神经网络，请列举神经网络的分类方法。
16. 请解释什么是深度学习，请列举深度学习的应用领域。
17. 请解释什么是K-means算法，请列举K-means算法的优缺点。
18. 请解释什么是层次聚类，请列举层次聚类的分类方法。
19. 请解释什么是关联规则挖掘，请列举关联规则挖掘的算法。
20. 请解释什么是时间序列分析，请列举时间序列分析的方法。
二、编程能力1. 请用Python实现以下功能：（1）读取CSV文件，提取其中指定列的数据；（2）对提取的数据进行排序；（3）将排序后的数据写入新的CSV文件。
2. 请用Python实现以下功能：（1）使用Pandas库对数据集进行数据预处理；（2）使用NumPy库对数据进行特征工程；（3）使用Scikit-learn库对数据进行分类。
3. 请用Python实现以下功能：（1）使用TensorFlow库实现一个简单的神经网络模型；（2）使用PyTorch库实现一个简单的神经网络模型；（3）对模型进行训练和评估。
4. 请用Python实现以下功能：（1）使用Scikit-learn库实现一个SVM分类器；（2）对分类器进行训练和评估；（3）调整SVM分类器的参数，以提高分类效果。
面试经验分享之机器学习与大数据问题
面试经验分享之机器学习与大数据问题面试经验分享之机器学习与大数据问题本人的专业方向是机器、数据挖掘，就业意向是互联网行业与本专业相关的工作岗位。
各个企业对这类岗位的命名可能有所不同，比方数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师，或简称算法工程师，还有的称为搜索/推荐算法工程师，甚至有的并入后台工程师的范畴，视岗位具体要求而定。
自己参与的提供算法岗位的.公司有 BAT、小米、360、飞维美地、宜信、猿题库等，根据业务的不同，岗位职责大概分为：1、平台搭建类数据计算平台搭建，根底算法实现，当然，要求支持大样本量、高维度数据，所以可能还需要底层开发、并行计算、分布式计算等方面的知识;2、算法研究类文本挖掘，如领域知识图谱构建、垃圾短信过滤等;推荐，广告推荐、APP 推荐、题目推荐、新闻推荐等;排序，搜索结果排序、广告排序等;广告投放效果分析;互联网信用评价;图像识别、理解。
3、数据挖掘类商业智能，如统计报表;用户体验分析，预测流失用户。
以上是根据本人求职季有限的接触所做的总结。
有的应用方向比拟成熟，业界有足够的技术积累，比方搜索、推荐，也有的方向还有很多开放性问题等待探索，比方互联网金融、互联网教育。
在面试的过程中，一方面要尽力向企业展现自己的能力，另一方面也是在增进对行业开展现状与未来趋势的理解，特别是可以从一些刚起步的企业和团队那里，了解到一些有价值的一手问题。
以下首先介绍面试中遇到的一些真实问题，然后谈一谈答题和面试准备上的建议。
1、你在研究/工程/实习经历中主要用过哪些机器学习/数据挖掘的算法?2、你熟悉的机器学习/数据挖掘算法主要有哪些?3、你用过哪些机器学习/数据挖掘工具或框架?4、根底知识无监督和有监督算法的区别?SVM 的推导，特性?多分类怎么处理?LR 的推导，特性?决策树的特性?SVM、LR、决策树的比照?GBDT 和决策森林的区别?如何判断函数凸或非凸?解释对偶的概念。
如何进行特征选择?为什么会产生过拟合，有哪些方法可以预防或克服过拟合?介绍卷积神经网络，和 DBN 有什么区别?采用 EM 算法求解的模型有哪些，为什么不用牛顿法或梯度下降法?用 EM 算法推导解释 Kmeans。
数据挖掘工程师面试指南
数据挖掘⼯程师⾯试指南转载⾃：/bigdata/news/326089.html， 2014-12-31 11:12:54 本⽂摘⾃：36⼤数据数据挖掘领域是⼀个独特的⾏业，通常的招聘⽅法可能不⼤适⽤于本⾏业的特点。
在招聘⼀个合格的数据挖掘⼯程师时，公司⼀般关注以下三个⽅⾯：1、他聪明吗？聪明意味着能够透过复杂的信息建构问题并以正确的⽅式加以解决。
聪明⼈还能从失败中获取经验。
2、他是否专注于项⽬？专注意味着在各种困难的环境中，仍能独⽴或合作完成项⽬。
3、他能否与团队⼀起⼯作？团队合作需要很好的沟通能⼒。
⼯作中涉及到的概念、问题、模型和结论等都需要成员之间正确的沟通⽅能加以明确。
为了解候选⼈是否具有数据挖掘⼯程师的潜质，需要⼀个⼩时以上的⾯试，类似于以下五个环节：1、简介交谈寒暄，使候选⼈放松下来，互相介绍和问答。
2、关于数据挖掘项⽬这是⼀个重要和耗时的环节，主要是询问候选⼈最近进⾏的数据挖掘项⽬的情况和处理⽅式。
⼀般包括以下⽅⾯：候选⼈如何描述这个项⽬？候选⼈在项⽬中处于什么⾓⾊和有什么贡献？项⽬持续了多长时间？这个项⽬的关键问题是什么？问题如何解决？数据挖掘中最困难的阶段是什么？最有趣的经历或阶段是什么？在候选⼈眼⾥，客户是什么样的？在他眼⾥，团队其他成员是如何表现的？候选⼈从中获得了什么样的经验？……在这个环节，不仅要向候选⼈提问”What“的问题，还要多沟通关于”Why“的问题。
因为优秀的数据挖掘⼯程师要能够⾯对客户压⼒和要求，清晰地⽀持回应他们的要求，并有理有据地论证他们提出的观点。
3、关于数据挖掘的流程考察候选⼈对于⼯作流程的认识是必要的，如果他谈到了跨⾏业数据挖掘流程规范（CRISP-DM）意味着好兆头。
有很多时候，候选⼈对这些规范不以为然。
虽然说从不同的⾓度来看待问题是⼀种创新，但是创新也需要建⽴在坚实的流程标准之上，以保证⼈为决策不会出现⼤纰漏。
必要时，可以让候选⼈在⽩板上画出⼯作流程图，并让他评价这些⼯作中最为重要或者最需要反思的地⽅。
数据挖掘常见面试题与参考答案简析
数据挖掘常见⾯试题与参考答案简析机器学习⽅⾯:1、⽀撑平⾯-和⽀持向量交互的平⾯,分割平⾯---⽀持平⾯中间⾯也就是最优分类平⾯2、SVM不是定义损失,⽽是定义⽀持向量之间的距离⽬标函数3、正则化参数对⽀持向量数的影响1、LR的形式:h(x)=g(f(x)) 其中x为原数据,f(x)为线性/⾮线性回归得到的值,也叫判定边界 g()为Sigmod函数,最终h(x)输出的范围为(0,1)LR对样本分布敏感LR是loss最优化求出的 NB是跳过统计Loss最优,直接得出权重的 NB⽐LR多了⼀个条件独⽴假设 LR属于判别模型 NB是⽣成模型两者都可以处理⾮线性的问题;LR和SVM最初都是针对⼆分类问题的,SVM最⼤化间隔平⾯,LR极⼤似然估计,SVM只能输出类别,不能输出概率,两者LOSS function 不同,LR的可解释性更强,SVM⾃带有约束的正则化LR只能⽤于处理⼆分类,⽽Sigmod对于所有的输⼊,得到的输出接近0或者 1Sigmod存在的问题,梯度消失、他的输出不是关于原点对称的导致收敛速度⾮常慢,计算⾮常耗时间Tanh激活桉树存在的问题:梯度消失,计算耗时,但是其输出的是中⼼对称的Relu:其输出不关于原点对称:反向传播时,输⼊的神经元⼩于0时,会有梯度消失问题,当x=0是,该点的梯度不存在(没有定义) Relu问题:权重初始化不当,出事学习率设置的⾮常⼤SVM对偶问题的获得⽅法：将原问题的⽬标函数L和约束条件构造拉格朗⽇函数，再对L中原参数和lambda、miu分别求导，并且三种导数都等于0；再将等于0的三个导数带⼊原⽬标函数中，即可获得对偶问题的⽬标函数关系：原问题的最⼤值相对于对偶问题的最⼩值KKT条件是思考如何把约束优化转化为⽆约束优化à进⽽求约束条件的极值点决策树对训练属性有很好的分类能⼒；但对位置的测试数据未必有好的分类能⼒，泛化能⼒弱，即发⽣过拟合防⽌过拟合的⽅法：剪枝（把⼀些相关的属性归为⼀个⼤类，减少决策树的分叉）；随机森林L1正则化可以实现稀疏（即截断），使训练得到的权重为0；l1正则会产⽣稀疏解，正则化就是对loss进⾏惩罚（加了正则化项之后，使loss不可能为0,lambda越⼤惩罚越⼤-->lambda较⼩时，约束⼩，可能仍存在过拟合；太⼤时，使loss值集中于正则化的值上）正则化使⽤⽅法：L1/L2/L1+L2如果是离线的话，L1正则可以有稀疏解，batch⼤点应该也有帮助，在线的解决思路有ftrl,rds,robots,还有阿⾥的mlr。
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互联网公司机器学习数据挖掘类的职位面试主要考察哪些_深圳光环大数据
掘的理论知识、编程开发与数据结构算法的基础和业务理解与沟通表达的能力。
上面的图里列出了这个行业不同类型的从业者机器特点。
A. 主要是负责做最顶尖机器学习相关学术研究。
比如发明一些新的算法，想早期的SVM，LDA最近的一些deeplearning模型。
但是处在塔尖的的他们对于这些算法在业务场景的应用或者算法的实现兴趣并不大，主要精力都花在了理论研究上，比如证明个bounds什么的。
写出来的东西大部分发表在NIPS或者ICML 上，一般人也看不懂。
他们主要存在于一些研究机构中，如国外高校或者企业研究院。
一般企业如果需要这样的人，也是挖过来当震厂之宝吉祥物，不属于我们讨论的范围。
B. 他们既对算法有比较深入的了解，又有高超的编程技术。
他们的数学可能达不到炉火纯青的地步，他们的兴趣也不在于各种繁琐的理论推导。
他们对已有算法进行改进，并且给出最好的实现，造福广大人民群众，比如libsvm，svdfeature，paramater server这样的工具。
当然，这样的人才也是可遇不可求，而且他们也需要一个比较大的平台来施展自己的能力。
他们的工作应该能够成为一个企业数据挖掘的大杀器。
C.他们对算法有一定的了解，但是不够深入。
他们开发的经验有限，对于数据挖掘的应用了解也不够深入。
比如很多理论方向的研究生博士生可能就处于这个状态，即使能够发表一些看起来不错的文章，但离真正做出好的实际的数据挖掘工作还有很长的一段距离，需要一步一个脚印的踏实前进。
D.他们是算法界的大神，码农中的翘楚，横扫各路ACM ICPC比赛的英雄。
因为各种机缘巧合，他们没有选择数据挖掘作为自己以后的方向。
虽然他们对于机器学习理论和数据挖掘的应用场景不是很了解，但凭借他们的天赋，假以时日，也一定能在这个行业有所作为。
不过，其他领域也需要他们，也有他们大展拳脚的空间。
E.他们属于一般的码农，能写的一手好代码。
但是对机器学习知之甚少，而且如果思维不够灵活，可能也会在业务的理解上有一些障碍。
另外，沟通交流的能力通常也是码农们所欠缺的。
对于应届生，如果确实有这个天赋，不妨一试；对于工作多年的码农想转行，也需要付出比较大的努力。
F.他们的工作贴近业务，对数据也有一定敏感性，可能是excel和sql的高手。
但是这和数据挖掘的工作还有一定差别。
最适合他们的岗位可能是BI或者数据产品经理。
在这些岗位上，他们同样可以发光发热，做出卓越的贡献。
G.他们有一定的算法基础，同时对数据挖掘的业务落地也有丰富的经验。
他们的瓶颈主要在于编程开发能力，这在大数据的场景下尤为明显。
毕竟最好的方式是自己想idea，自己实现，至少实现一个原型。
那么R或者python是一个这种的选择。
没有coding，再好的算法也出不来。
H.对机器学习算法有一定的了解，熟悉各种业务，也有一定的开发能力。
在数据挖掘的具体工作中，可以从业务出发，设计算法，也能对算法进行基本的实现。
实际上这样的工程师还是很多的，特别是有一定工作经验的。
他们的工作经验会对数据挖掘的工作起到很大的帮助。
他们在算法以及编程的上的能力可能不是很高，但是足以丰富他们的思维方式，也方便与人沟通。
I.对机器学习算法有一定了解，也有较强的开发能力。
适合做偏向开发的数
据挖掘岗位。
他们和I类的工程师密切配合，应该能有比较好的产出。
他们很可能是学校的应届毕业生，学习了一些理论知识，也锻炼了开发的能力，但还缺乏实际的工作经验。
互联网的数据挖掘岗位正是他们大展拳脚的好地方。
J.看起来是最好的，各项技能都很全面，也很适合做leader。
但是这样的人毕竟可遇不可求。
另外，每一项都好其实也就是每一项都不好，人的精力总是有限的。
我觉得在一到两个方面做的比较突出，同时另外的方面也不要太弱以至于成为短板，这样就挺好的了。
根据上面说的，招聘主要根据H和I两类模版挑选人才。
觉得考察的话，除了基本的开发算法，还有以下几个：
机器学习算法的理解，比如常见的算法的基本思想原理、应用场景、特点和求解方法。
可以从两个分支考察，一个是使用经验，比如实际的一些参数设置啊，使用技巧什么的，面向H类。
还有就是一些算法的实现方法，面向I类。
实际的项目经验，特别是数据挖掘工作。
一方面考察他之前的工作情况，另外也看他的归纳总结能力与解决问题的能力。
针对项目的一些细节提问，也可以看出他的做事方式和对一些知识的掌握情况。
对于业务的理解能力和敏感性，可以结合实际工作中的一些问题来考察。
即使没有实际工作经验，也是可以看出他们在这个方面的潜力。
同时也考察出理论和实际结合的能力。
沟通表达能力。
相对于程序员，数据挖掘岗位对这个能力的要求高出不少。
在整个面试的过程中，其实都有对这个能力的考察。
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