简历没写算法和机器学习的东西，就只是方向是这个，然后面试的时候机器学习问好多？真的是有点懵 一面问nlp，二面问我会不会协同过滤，明明招数仓，数仓东西又不问，真的是服 8.29  一面 全程 30min不到 自我介绍 数仓的优势 介绍下数据库的范式 介绍项目中的Flume 常用的语言有哪些？Java和Scala的区别？什么是范式编程？ 设计模式了解多少？ ETL步骤 常用的机器学习算法？随机森林主

时长：28min 1、自我介绍（说了实习期间做的工作，主要是做数仓） 2、面试官拿着简历开始问，问着问着我发现不对劲，     我：“您好，您是不是拿错简历了？”，     面试：“你不是XXX吗？”     我：“不是”     面试官：“稍等，我找一下，你继续说你的”。（我又把做了一遍自我介绍） 3、你说一下你在实习期间做的工作。。。（又说了一遍实习工作） 4、你说的都是业务上的问题，有没有技

奇点云实习 商业分析师 自我介绍 问为什么转行 简历里面契合公司的项目的提问 sql基本问题询问 python怎么用

部门：网易云 8.23约面，8.25 一面 8.29 二面。8.30 hr面 一面： 45min左右 1.自我介绍 2.说说项目用到了哪些技术 3.你刚刚说到了即席查询，项目里是怎么做的。 4.四道sql，十分钟后对答案 5.笛卡尔积了解吗。 6.笛卡尔积会产生什么问题。 7.你刚刚说到了数据倾斜。介绍一下。 8.笛卡尔积就会产生数据倾斜吗 9.mr流程介绍一下 10.你多久能来实习 11.你刚刚

今天！必须得给我美团一面面试官一个爆夸！！！秋招一直没发过面经，但是这次面试体验太好了！必须给面试官一个夸夸记录一下。虽然我挂了哈哈哈哈，但是和前辈交流真的会让你有很多收获。 投的是软件开发岗位，面试官说他们是做数据开发的（我没听过），然后说是做大数据的（我没接触过，也就本科上过课），面试官说可能面试要问很多大数据相关的内容（可能确实不太匹配哈哈哈），如果于是画风开始走偏。面试官开始给我科普大数据

实习部门：商业产品 实习时间：2021/11 - 2022/02 一面：2021/10/22 自我介绍 SQL各种join的区别 比如抖音上有一个广告的收益下降了，从哪些角度分析下降原因？ 你的优点和缺点 二面：2021/10/27 自我介绍 问简历上的工作内容或者项目 熟悉哪些平台？使用XX发现哪些不满意的地方？假设你想看的数据应有尽有，如何分析用户流失是否是推送过于频繁导致的呢？ 三面：202

总评：整体面试难度对我来说还是比较大的，主要是因为对于游戏业务不熟悉，之前接触的更多是广告变现和电商业务。问了很多moba相关游戏细节，关于用户体验方向，确实了解比较少，还得多弥补下。 一、简历深耕：         1. 关联规则挖掘项目的背景，结果详细说下？ 算法支持度和置信度阈值如何设定的？         2. 建立用户转化分类模型怎么选取特征的？承接策略有哪些？         3. 选

字节面试 ●   一面：50min ●  1、优缺点 ●  2、近三年想做的工作，目标 ●  3、用过python哪些库 ●  4、是否用过可视化工具，tableau ●  5、如果设备出现问题了，应该怎么分析 ●  6、介绍下时间序列分析 ●  7、选择北京的原因 ●  8、能承受多大的压力 ●  9、数据分析师要具备的能力 ●  10、数据分析和数据建模的区别 ●   二面:45min ● 

1、spark shuffle过程，越具体越好，细化到组件，map task以及reduce task具体过程 2、你说bypass shuffle是每个executor节点生成对应reduce task数量的结果文件，那mergesort shuffle呢 3、reduce task 如何知道哪些map task完成了，又是怎么拉取的 4、spark 写文件流程？commit流程？ 5、spar

26号一面，9月1号二面，做PPT，许愿offer 1. 自我介绍 2. 项目PPT汇报 3. 根据PPT提问，然后我发现项目开头可能就出了点问题但是这需求是人家提的呀，就给了这么点东西，只能硬做，非科班转行好难呀 4. Python掌握的咋样 sql掌握的咋样，索引，视图 5. 为啥转行 6. 转行会后悔吗，想去哪工作啊，哪人啊（我说河南人，但是有计划单列能落户北京） 7. 期望薪资 反问: 1

8月31日一面，两位面试官，2V1，时长约1小时，两位面试官都很温和，整体的面试体验感觉很好，面试氛围超好 自我介绍 针对所修专业开始提问 你的专业做数据分析相比于统计学/数学有什么特殊之处？ 你的专业做数据分析有什么优势？ 介绍其中一段实习经历 实习中使用到的一个预测模型处理的数据大约有多少条记录？时间跨度有多长？用的训练集占多少？ 对于这个项目，当时是怎么分工的？ 有遇到什么问题，是怎么解决的

说明一下我面试的岗位是数据研发 8月31号快手一面1小时: 面试官是个小姐姐，很和蔼！ 1.自我介绍 2.问滴滴和字节实习主要做的工作？ 3.介绍一下字节的大数据架构？ 4.说一下你们部门数据仓库的建设？ 5.和滴滴相比，你觉得差异在哪里？ 6.在需求过程中有没有遇到什么难处理的数据问题？ 7.就拿数据倾斜来说，你有几种处理方式 8.你是做离线还是实时的？ 9.某个离线任务出现了问题，你会如何解决

1.mapreduce的shuffle过程。 2.海量节点的情况下，NameNode如何扩展用多台NameNode保存元数据。 3.多个NameNode，其中一个NameNode挂了，其它NameNode如何上线。 4.海量的（userid,pageid）二元组数据，内存小的情况，用java或者sql计算每个pageid的userid top10的方法？ Java：数据切块并按pageid分区，每

女面试官：人超级nice hadoop搭建过程中有哪些注意点 hive怎么进行优化 jar包冲突了怎么解决？ hive和sql有什么区别 后面基本就八股了 八股背的太不熟了 jvm是什么 == 和 equle有什么区别 面试官全程引导，会说自己的想法人超级棒（我觉得我挂啦，现在就回去背八股呜呜呜） #度小满#

1.自我介绍 2.实习项目深挖（数仓） 3.主要负责哪一部分？ 4.在数仓建设中做了什么？ 5.如何去建立数仓表并规范化？（这是我上面提到的） 6.在建设数仓表的过程中数据有丢失怎么处理？ 7.每天拉取数据的时间点，拉取数据任务中会注意什么？（任务是否有延迟，造成延迟的原因，是否有数据异常） 8.会有数据异常报警吗？怎么看数据是否异常？（根据数据量是否正常，数据会存在部分丢失，但是如果是在一定的范