《数据科学》专题

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年龄：正态分布        性别：0-1变量        GMV：偏态分布        如何对对照组和实验组数据是否是否一致进行比较？        面试官答案：   年龄：正态检验，如果不想对均值和方差分别进行检验的话，就用ks检验   性别：比例检验，用卡方检验（列联表检验），或者转化成正态检验   GMV：偏态，方差不存在，不能用中心极限定理，所以不能用正态分布检验，所以用什么呢？  

欢迎阅读 Python 3+ Matplotlib 系列教程。 在本系列中，我们将涉及 Matplotlib 数据可视化模块的多个方面。 Matplotlib 能够创建多数类型的图表，如条形图，散点图，条形图，饼图，堆叠图，3D 图和地图图表。

在本章中，我们将了解理解该过程所需的数据科学过程和术语。 “数据科学是数据接口，算法开发和技术的结合，以解决分析复杂问题”。 数据科学是一个跨学科的领域，包括科学方法，过程和系统，其中的类别包括机器学习，数学和统计知识与传统研究。 它还包括黑客技能和实质性专业知识的组合。 数据科学从数学，统计学，信息科学和计算机科学，数据挖掘和预测分析中汲取原则。 构成数据科学团队一部分的不同角色如下所述 - 客

一面（11/3） 自我介绍 拷打项目 然后问了一个Flink反压的问题 二面（11/10） 自我介绍 拷打项目 问了前端展示大量数据，如何考虑？（可能大佬就是前端的） 问了用了哪些数据库？ 问了Kafka 和 Flume 的应用场景？ （可能时间比较紧张，所以问的比较急，二面没有遇到反问环节了）

本文向大家介绍数据科学家，数据工程师，数据分析师之间的区别。，包括了数据科学家，数据工程师，数据分析师之间的区别。的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 数据科学家，数据工程师和数据分析师是信息技术公司中的各种职位档案。 数据科学家 数据科学家是一个非常特权的工作，负责监督整体功能，提供监督以及对信息，数据的未来显示的关注。 数据工程师 数据工程师专注于技术优化，以所需格式构建数据等。 数据分析

#24暑期实习# #如何判断面试是否凉了# #我的实习求职记录# 又凉凉啦新鲜出炉的凉经，攒攒人品，啥时候才能找到实习哇… 1、介绍部门工作 2、自我介绍 3、项目介绍 4、朴素贝叶斯原理 5、过采样解决方法 6、梯度爆炸和梯度消失的解决方法 7、卷积原理 8、了不了解图像识别算法 9、chatgpt原理 10、两道算法题 11、反问

1.让聊一聊你最厉害的项目，挑了一个数据挖掘的讲。 问数据是怎么样的，特征选择是怎么做的，这个东西上线效果怎么样，巴拉巴拉。 2.问了下实习做的事情，巴拉巴拉。 3.看我做过路径规划，问我了不了解 A星算法。 4.平常用什么语言。 5.我们不是互联网公司的，你有投互联网公司吗，你想去互联网公司吗，现在有offer了吗。 6.就业地点想在哪？(怒答西安，捂脸)

【一面--业务面+技术面】 评估某城市活动增量价值(1. 自身时序预测 2. 找相似城市) 针对上一个问题，问到自身的时序数据没有满一个周期怎么办（找相似产品补趋势，那怎么找相似呢--可以基于特征相似） 算法实习生和数据科学实习生的区别 说一下你的项目，半监督算法是怎么做的，贝叶斯搜索是怎么应用于这个项目的 老板需求和业务ddl有时间冲突咋办（考情商的应该） lightgbm和gbdt的区别，ba

04-09 一面 04-16 二面 04-25 hr面 04-28 offer 差不多每周推一次进度， 暑期实习唯一一个offer， 很满意了

9.17 HR面 素质面 15分钟 基本上跟二面差不多，说要横向比较一周后给结果。 ----- 9.14 二面 素质面 40分钟 1.为什么工作后去考研 2.你觉得数据开发的这份工作价值在哪里 3.你对万兴科技了解多少 4.你未来三年的职业规划是什么样的 5.你的项目的背景、价值、开发过程、开发人数、你扮演什么角色，你的价值体现在哪里 基本上没有技术问题，都是素质考察。 ----- 9.9 一面

#非技术2023笔面经# 1.介绍实习、校园实践、绩点、奖学金、干部等经历 2.（根据提前十分钟发的材料进行一个观点简述）pre 3.（简历深挖）页面搭建问题 4.（简历深挖）资源整合问题 5.（简历深挖）资源整合这件事情对你的结果影响最大的点是什么？就或者对你结果产生了怎么样的一个影响？ 6.（简历深挖）你当时在设计页面的时候，你的需求方是谁？ 7.你有没有用过我们工行的APP或者其他银行的？根

已经入职一个多月了，才想起来写篇面经，有些面试细节记得不太清楚了，大家仅供参考。总体来说面试体验挺好，问的问题也没有很刁钻（可能是急缺人手），废话不多说直接上干货 一面 1. 自我介绍 2. 项目介绍-主要关于我在美团实习做的项目，AB实验，如何确保用户画像相似，观察的核心指标等等 3. t检验和z检验 4. p值的意义 5. sql：求用户留存 6. 逻辑回归背后的核心原理 7. 随即森林和xg

昨天面的，三个面试官。 开始就是自我介绍。 1、第一个面试官问了问我一个数学建模的题目。我自己提了一嘴lstm，问了一下三个门 2、问了个sql题目，id不一样，邮箱有重复，怎么选出来，说用pandas也可以，问我pandas，不过我确实不常用pandas就没答出来 3、场景题，有通讯时间、地点、上网记录，如何判断哪些人是学生。 第二个问我懂不懂kafka、Hbase这些，我说不懂，就结束了。 感

2024.1.9 面试 Boss直聘沟通 先简单做下自我介绍吧 你项目中设计的技术选型，你都有使用过是吗？ 这个项目的团队规模介绍一下 在数据部分，详细讲一下主要工作，在数据采集，处理等方面 这些工具是学校教的呢？还是自学 目前居住地 工作地点能接受吗 对加班怎么看？ 你个人的发展方向 反问环节: 团队或者部门的主要工作 具体技术和工具 Hive 可视化看板 埋点工具 数据查询 数据量 上亿，需要