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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