s**********1 发帖数: 12 | 1 发一个Apple 数据科学家面经
1. 项目介绍,问了两个简历上的项目
2. 概率的题目,用到了Bayes公式
3. 机器学习各种概念,over fitting, svm 原理, 梯度下降和随机梯度下降的区别,
10fold evaluation
4. 水池抽样实现并证明
5. OOP 概念, 继承,多态
6. 大数据题目,mapReduce的原理, mapper,shuffle, reducer 是怎么工作的, 用
mapreduce实现Kmeans,一步步讲解
7. 算法题,删除链表倒数第N个节点
分享几个准备面试的网站:
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a********n 发帖数: 78 | |
w*****1 发帖数: 6807 | |
l***4 发帖数: 1788 | 4 这两个本来就不同 码工会统计这些东西?
【在 w*****1 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 我感觉比码工的题要简单好多啊。。。
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w*******6 发帖数: 392 | 5 统计也没啥难的,不能implement来解决实际问题就是屠龙之技。。。。
【在 l***4 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 这两个本来就不同 码工会统计这些东西?
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p*******i 发帖数: 1181 | 6 刷题也没啥难的啊……
【在 w*******6 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 统计也没啥难的,不能implement来解决实际问题就是屠龙之技。。。。
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v*******v 发帖数: 183 | 7 发牛paper最难,也是证明qualification的重要方法。nips整2篇,工业界随便进吧。 |
z***m 发帖数: 1602 | |
j**********3 发帖数: 3211 | 9 现在做ds依然需要发牛paper么?
【在 v*******v 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 发牛paper最难,也是证明qualification的重要方法。nips整2篇,工业界随便进吧。
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W***o 发帖数: 6519 | |
m*****r 发帖数: 84 | 11 data scientist 职位比较鸡肋,大多不own产品,review的时候经常靠边站。这些东西
research lab看不上,产品和工程部的不懂也没耐心懂。那些manager们都希望码工有
这样的技能作为储备。
【在 s**********1 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 发一个Apple 数据科学家面经 : 1. 项目介绍,问了两个简历上的项目 : 2. 概率的题目,用到了Bayes公式 : 3. 机器学习各种概念,over fitting, svm 原理, 梯度下降和随机梯度下降的区别, : 10fold evaluation : 4. 水池抽样实现并证明 : 5. OOP 概念, 继承,多态 : 6. 大数据题目,mapReduce的原理, mapper,shuffle, reducer 是怎么工作的, 用 : mapreduce实现Kmeans,一步步讲解 : 7. 算法题,删除链表倒数第N个节点
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o****n 发帖数: 937 | |