腾讯数据分析和挖掘面试总结

本文是作者关于腾讯数据分析和挖掘面试的总结,涵盖了一至五面的面试内容,包括项目介绍、算法知识、大数据框架理解、推荐系统设计、特征工程以及HR环节。面试涉及机器学习、数据挖掘、Hadoop、Spark、Hive等多个技术领域。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

前言

之前面试腾讯的经验。

当年腾讯校招没有通过,很遗憾。我记得当时有一次去听腾讯公开课,在腾大楼下想去跟企鹅合影,刚想进门就被保安拦住了(十分尴尬)。

很高兴2年后能够踏上腾讯这个大船,在大厂里面贡献自己的一点力量。每天进过大堂的企鹅,感觉自己还是很幸运。感恩!

 

一面

  1. 自己介绍和自己的工作经历(讲最近两个公司就可以了)

Xxx

  1. 讲自己的项目

项目架构设计,自己负责的部分:

之前自己做过视频推荐,然后把数据处理,特征提取,模型部署和调优都讲了一遍

笔试:

二叉树遍历,非递归,二分查找,递归和非递归

字符串是否是子串

后面问了算法和大数据的相关知识:

评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值