数据挖掘面试

8号上午，一面在酒店，技术面，一个小时，具体题目真的记不清了，大致记得主要的问题，先自我介绍，再介绍你的简历上的项目，根据项目会提问，比如你的项目用到了哪些机器学习算法，你怎么用的。再问你会不会文本处理的技术，我详细说了TF-IDF，LDA等（感谢social media group）。 再问你知道哪些机器学习算法聚类算法，我就自己说了一些，SVM，KNN，bayes，k-means，hirachical，dicision tree等等，说了他们的原理和过程以及优缺点、应用场景（这个可以讲好久，面试官会相应提问题，比如当数据量增大的时候，你说的某个算法应该怎么改进，k-means怎么自适应之类的）。 要面数据挖掘的童鞋，机器学习算法和分群法这两门课还是要掌握下。还问我聚类和分类的区别，这个很轻松。最后一块就是数据结构问你了不了解，让说了一些排序方法的步骤及优缺点、时间复杂度，并当场算出复杂度。当他问完一遍机器学习、分群法、文本处理、数据结构，就开始问语言了，问我平时用什么语言比较多，我大言不惭说matlab，大一学过C，为找工作准备了点C++，于是他就没再问C++的东西（大幸）。 最后他说你理论都没问题，那按照面试程序，我们来手写个代码吧。题目就是快排。这里感慨下，到找工作的后期，基本知道了数据挖掘会面什么，所以上述说的不管理论知识还是代码题，都有准备了。但是第一次面数据挖掘，真的快排都没写过。不过知道原理，写出来还是可以的。 8号下午通知二面。9号上午去二面，依然技术面，一个小时。换了个特别温柔的面试官姐姐。还是自我介绍，项目介绍，再针对项目提问。考察的主旨还是机器学习算法（监督学习有哪些，非监督学习有哪些等等及每样的原理）、分群法，你自己讲完每个的原理后，题目要看面试官问到哪里，这个姐姐在我说完各种分类分群算法后，问我他们之间最后分类出来的结果有什么区别，比如贝叶斯和SVM。当时愣了一下。还有些题目记不得了，最后手写代码题是要从一堆整数中，找出重复的数字，考虑时间空间复杂度。 惯例，9号下午通知三面。10号上午去三面，技术面，不到一小时。一个年轻的永远笑眯眯的大哥哥面试官。按照网上说的，应该是个部门经理。项目、机器学习、分群法、文本处理、数据结构，这些还是会挑着问，记不清具体题目了。 说点比较特别的，他问完那些基础知识后，问我有没有发现最近百度有什么变化。开动脑子，憋出来两个，一个是搜索窗变永远浮在最上面，还有一个就是会给你推荐相关的搜索关键字。他就问那怎么去评价你做出来的这个改变效果是好还是不好呢。第一反应就是用户问卷调查（弱爆了）。没敢说出来。之后说了些比如根据用户前后两次搜索所花的时间间隔长短之类的。他还问了个开放性的，给你一些用户的历史数据，你可以拿这些数据做什么。因为之前看过一些推荐系统的东西，所以此处就说出来五六条想法及原理。他好像挺满意。还问了我一个不是那么技术的问题，就是说你在百度做一个东西，影响的都是上亿的用户，要是受到领导及同事的质疑，你如何抵抗这种压力。后来好像还关心了我的台湾学习生活情况，遇到问题怎么解决之类的。还问我选择一家公司的准则是什么，我答平台和一群志同道合的人（好机智高尚）。 最后我提问。其实每轮最后都问你有没有问题想问他们。由于这个大哥一直笑眯眯的，所以我就有种错觉，觉得基本没问题了。这种错觉够折磨人的，就是明明一开始不抱希望的，最后给了你希望。于是就抱着这种希望度日如年。 15号下午当我面完华为在西湖边放空放空，看印象西湖的人在一遍遍彩排，觉得人生好累的时候，临近饭点接到了百度的offer。百度完美收官。百度是我和周围同学们一致觉得是面得最累的，如果没学过或者没记住，真的很难忽悠他们，百度重技术，里面的人肚子里都是有货的。每天回来等消息并且继续复习的身心煎熬，真是太爽了。 ...查看更多