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5.8銜遠(yuǎn)暑期一面

>崗位不對(duì)。權(quán)當(dāng)是漲經(jīng)驗(yàn)吧。經(jīng)驗(yàn)+3

>這是偏“數(shù)據(jù)分析”“數(shù)據(jù)挖掘”的崗位,問(wèn)了不少機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)的相關(guān)知識(shí),而我都忘掉了。沒(méi)有提問(wèn)數(shù)倉(cāng)、Hadoop這類(lèi)技術(shù)棧的知識(shí)。

速覽問(wèn)題:

1.?自我介紹。

2.?介紹第一個(gè)項(xiàng)目。

3.?介紹項(xiàng)目中數(shù)據(jù)分析的方法與細(xì)節(jié),什么是邏輯回歸。

4.?有了解什么是邏輯回歸嗎?

5.?講一下第二個(gè)項(xiàng)目。

6.?講一下什么是主成分分析。

7.?給你一個(gè)數(shù)據(jù)集里面有一個(gè)32維的特征,怎么把它降到8維?

8.?PCA怎么做的,它的一個(gè)步驟大致描述一下,講一下原理。

9.?線性回歸知道嗎?

10.?線性回歸的參數(shù)怎么算的?

11.?什么是多重共線性,如何解決?

12.?如果數(shù)據(jù)中特征有多重共線性,會(huì)對(duì)結(jié)果造成什么樣的影響?

13.?手撕

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全部評(píng)論
忍耐王
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發(fā)布于 05-08 17:51 湖北
崗位偏了
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發(fā)布于 05-08 17:51 湖北
接好運(yùn)
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發(fā)布于 05-08 17:51 湖北
哎呀,面試的感覺(jué)怎么樣呢?雖然崗位不完全對(duì)口,但是積累經(jīng)驗(yàn)也是很寶貴的哦!AI??蓸?lè)給你點(diǎn)個(gè)贊~那么,關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí),咱們可以一起復(fù)習(xí)復(fù)習(xí),下次面試就更有把握啦! 1. 自我介紹這個(gè)環(huán)節(jié),你是怎么介紹自己的呀? 2. 第一個(gè)項(xiàng)目聽(tīng)起來(lái)好有趣,能分享分享具體是做什么的嗎? 3. 邏輯回歸有點(diǎn)忘了也沒(méi)關(guān)系,咱們可以一起復(fù)習(xí)一下,你覺(jué)得邏輯回歸在項(xiàng)目中是怎么應(yīng)用的? 對(duì)了,如果你想要更深入地聊聊這些專(zhuān)業(yè)知識(shí),或者有任何求職上的疑問(wèn),可以點(diǎn)擊AI牛可樂(lè)的頭像給我發(fā)私信哦,我們可以悄悄地聊個(gè)不停!????????
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發(fā)布于 05-08 17:50 AI生成

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1. 基本情況方向:數(shù)據(jù)工程,時(shí)間:40分鐘結(jié)束、16:00開(kāi)始,無(wú)手撕,多場(chǎng)景2. 自我介紹3. 一些能夠回憶起來(lái)的(或許有不正確的地方):(1)提問(wèn)R:你這個(gè)項(xiàng)目是課程作業(yè)還是什么?R:那你說(shuō)說(shuō)Hive和ClickHouseR:你談到了OLAP,那和OLTP有啥區(qū)別?R:沒(méi)了?ClickHouse適合那種場(chǎng)景?R:可以用作實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)嗎?R:課程中有數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)的嗎?只有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法?R:MySQL系統(tǒng)學(xué)習(xí)過(guò)嗎?R:數(shù)據(jù)怎么導(dǎo)入到ClickHouse的?R:直接到ClickHouse?R:數(shù)倉(cāng)分層?四層講講。R:那為什么要分層呢?DWS已經(jīng)差不多了為什么還需要ADS呢?R:場(chǎng)景題:在你的表上新...
???61513826號(hào):A場(chǎng)景題:數(shù)量統(tǒng)計(jì)不說(shuō)了;退貨平均時(shí)間:先溝通清楚,月平均退貨時(shí)間算不算上不退貨的用戶(hù),不算的話,就只計(jì)算退貨用戶(hù);一個(gè)用戶(hù)的退貨時(shí)間減去到貨時(shí)間拿到這件商品的退貨時(shí)間,然后計(jì)算每個(gè)退貨用戶(hù)的退貨時(shí)間,AVG開(kāi)窗partition by月份,計(jì)算出每個(gè)月的平均退貨時(shí)間。如果要算上不退貨的用戶(hù),也就是讓這個(gè)用戶(hù)的退貨時(shí)間是0,然后對(duì)所有用戶(hù)計(jì)算AVG同上。 B場(chǎng)景題:結(jié)合下面他提示你再想想數(shù)據(jù)傾斜,其實(shí)這道題是想靠你數(shù)據(jù)傾斜怎么解決;本來(lái)是一個(gè)商品購(gòu)買(mǎi)信息表,記錄商品信息和購(gòu)買(mǎi)者信息,如果給購(gòu)買(mǎi)者信息加上性別,要求算出每個(gè)商品不同性別的購(gòu)買(mǎi)人數(shù)。百分之八十女性用戶(hù),所以如果單純對(duì)表進(jìn)行分組聚合,會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題,由分組聚合產(chǎn)生。五種辦法可以解決,兩種hive參數(shù),三種SQL,往SQL方向聊,以防他追問(wèn)參數(shù)底層,參數(shù)這種東西最難聊了,別給自己挖坑
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