精选数据分析师常见的面试问题2020

本文列举了77个数据分析和数据科学家面试中常见的问题,涵盖了大数据处理、模型评估、编程语言、数据库设计、机器学习等多个方面,旨在帮助应聘者准备面试,提升应对能力。

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有时面试时,考官会冷不防地提出一个应试者意想不到的问题,目的是想试试应试者的应变能力和处事能力。这时,你需要的是稳定情绪,千万不可乱了方寸。

  随着大数据概念的火热,数据科学家这一职位应时而出,那么成为数据科学家要满足什么条件?或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考,下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题,供各位同行参考。

  1、你处理过的最大的数据量?你是如何处理他们的?处理的结果。

  2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目?你是如何对其结果进行衡量的?

  3、什么是:提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则?

  4、什么是:协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离?

  5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库?

  6、如何设计一个解决抄袭的方案?

  7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用?

  8、点击流数据应该是实时处理?为什么?哪部分应该实时处理?

  9、你认为哪个更好:是好的数据还是好模型?同时你是如何定义“好”?存在所有情况下通用的模型吗?有你没有知道一些模型的定义并不是那么好?

  10、什么是概率合并(AKA模糊融合)?使用SQL处理还是其它语言方便?对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言?

  11、你是如何处理缺少数据的?你推荐使用什

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