先是自我介紹,針對項目進行提問,比如的項目是關于路徑規劃問題,面試官會問這個是用的什么算法,怎么實現的,遇到了哪些問題;還有一個是分析問題,面試官沒聽懂,我又解釋了一番,但是面試官還是不滿意,可能不對口吧。
面試官問的面試題:順豐科技數據分析師面試題
1.自我介紹,2.為什么選擇順豐,3.項目中路徑規劃是如何實現的,你的改進有什么弊端么,4.用戶流失如何預測,你有什么干預的措施,5.集成學習知不知道,介紹一下,說了boosting和bagging,6.大數據相關的了解嘛,不是很了解,然后問mapreduce,7.問了不了解機器學習的東西,然后問了一個決策樹,(id3,c4.5,cart樹之類的),給講講,知不知道交叉熵,基尼系數怎么算
其實整個過程還是蠻輕松的,面試官提出的問題不是很多,主要都是圍繞簡歷來提問,所以一定要掌握簡歷中所寫的內容
面試官問的面試題:順豐科技數據分析師面試題
1.箱線圖的畫法
2.數據傾斜的處理方法
3.hive的大致原理
4.xgboost的大致原理
5.平常學習的途徑
通過校園招聘申請,然后測評筆試到面試。面試有三面,一站式在一個大廳里面, 一面技術,二面技術,三面hr等。樓主一面掛,問了很多機器學習的具體算法內容,但是本人對此涉獵也不會很深,所以就掛了
面試官問的面試題:順豐科技數據分析與挖掘面試題
問題包括,1、隨機深林和baggng區別,決策樹各個算法的區別,手寫,然后就是特征選擇,最后手寫一個sql題目,也不是很難的那種