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最近更新时间:2022-07-29 17:50:51
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面试了职位:数据挖掘
未通过
数据挖掘面试不好,共3轮面试
  • 十分不愉快的面试,HR态度随意,面试完不回复结果,私聊了一星期也不回复,不建议去这个公司,态度傲慢。
2022-07-29 发布
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面试:数据挖掘。很棒的一次面试体验,面试难度挺大的,应该没有通过。
三个题目一共。第一题字母处理。一个字母可以拆分成两个字母表顺序的前一个字母,例如,b可以拆分成aa,c可以拆分成bb。打印出最短的可以拆分成 K 个 a 的字符串,字母顺序无所谓。第二个dfs遍历树,N个节点的树,根节点编号为1。最开始,树上所有节点的值都为1。你可以进行如下操作,选择一个子树,让子树的所有节点的值+1.问,最少需要多少次操作才可以让每个节点的值等于其编号。第三题子串+字符计数,小红定义一个字符串是好串,当且仅当只有一个字符出现的次数为奇数,其它字母均为偶数。小红拿到了一个字符串,她想知道该字符串有多少子串是好串?子串的定义:一个字符串取一段连续的区间得到的新字符串。例如"arcaea"的子串有"arc"、"ca"等,但"ara”则不是它的子串。
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面试:数据挖掘。细节还是很不错的,确实有一点难度,结果应该是没过。
百胜中国数据分析部的工作人员打电话过来面试的, 总时长大概就15分钟, 主要就是了解了一下简历上的项目, 问了一点简单的数据挖掘的东西. 最后告诉我一天之内等邮件通知, 如果一天之内没有邮件, 那就是拒绝了.
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面试感受:很好;面试难度:有难度;面试来源:猎头推荐
2022-11-01 发布
汪建民
面试了职位:数据挖掘 - 宁波
面试:数据挖掘。细节还是很不错的,难度层层递进,应该没有通过。
1.自我介绍2.描述一个项目(生存分析)首先是数据清洗的过程。2.1缺失值填充,除了均值、众数还有哪些方法?应用场景分别是什么?答:固定值、均值、中位数、众数、前后数,knn取均值,随机森林(缺失变量做响应变量,其它变量+标签做自变量,用非缺失训练,预测缺失值)等。2.2分类变量,类型过多,要考虑合并,证据权重是什么意思?有提到信息增益和基尼指数。答:计算方式:事件百分比除以非事件百分比,取对数。证据权重衡量与总体分布的差异,相近意味着对于分类变量的两个子类来说,分布情况相同,预测能力相似。与卡方检验的思想类似,比较子类分布与总体分布的差异,差异接近的合并。分箱可以减小过拟合。2.3不平衡样本的处理,欠采样和过采样的方法都有哪些3.特征工程的一般步骤:3.1构造特征的思路3.2特征筛选的方法4.最后做出来的效果怎么样,有哪些评价指标。5.在项目中遇到过什么困难?以及怎么解决的。答:过拟合问题。纳入模型中的CT图像特征会比较多,需要进一步的处理。最后,说我专业背景与岗位比较契合,但是缺少业务上面的东西,所以就没怎么问业务问题。总结,项目深挖,细枝末节都要准备到位!
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电话面试,问了很多关于深度学习的问题,以及项目里面你用的深度学习方法,对于自己项目里的算法一定要特别熟悉,问我gan网络的时候,由于对这方面不太了解所以这方面的都没回答上来。
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2022-08-22 发布
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面试:数据挖掘。感觉一般没有很刁难,难度会一直叠加,应该没有通过。
 项目相关,深挖了简历2. 机器学习:随机森林与 GBDT 的区别等3. 大数据相关(该部分答的不太好):spark 如何处理数据倾斜、Spark 广播机制是怎样的等,答得不太准确,还是要再好好看一下4. Python :可变与不可变类型等5. 进程与线程,能多进程还是多线程等等手撕:二分查找反问:因为大数据方面准备了,但是答得不好,就问了大数据方面的影响大吗,面试官说应届生在这方面确实没有深入的了解,但在实际工作中使用还是较多的,让我再多去了解一些当场通过,并且当场约了二面
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2022-09-28 发布
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面试:数据挖掘。面试感觉就是聊聊天这样,面试难度良好,应该没有通过。
在Boss上提交了申请之后,直接就是发送笔试题目到邮箱,两天内完成,难度的话一般吧。然后提交了笔试答案后,应该是第三天晚上就群面面试,用腾讯会议群面。总共是5个面试人,2个面试官。先是轮流自我介绍,然后提出问题,接着是相互评判回答的情况,后面就是说喜好优缺点。结束了。。。说是两天后给消息,然而一直没有回复,没说通过也没说不通过,但是感觉应该是没通过了
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2022-08-28 发布
面试流程:共经历了3轮面试
整体感受:不好
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