《数据分析科学实习》专题

投递+约笔：半个月 时长：2h 形势：HackerRank 外企的coding笔试基本上都是用的HackerRank，但题目基本上刷不到只能自己平时多做做题培养coding思维。 一共考了两道编程题，合计两个小时。 Q1：股票分红，输入 股价 分红 时间 输出 现股价 Q2：动物表演，找某个时间房间内的最大动物 题目本身没有涉及到多难的算法，核心难点在于—— 必须是stdin和stdout输入输出

问题： 1. sql和python用得怎么样 2. sql小问题：分组求和的两种写法 3. 缺失值处理的思路，用到的函数 4. 实习期间做的有意思的一件事 + 模型细节追问 5. 异动分析：近七日GMV下降怎么分析 6. 选择一个分析角度详细选取指标进行分析 反问： 1. 目前的业务方向 2. 转正标准和流程 3. 偏好的候选人特征 挖得蛮细的，但技术问题考得不难，主要看分析思路和沟通能力。另，他

滴滴-数据科学与智能部-数据分析日常实习，通常两面或一面。 面经8，一面30多分钟+二面30多分钟，已Offer 1. 自我介绍。 2. 分别介绍最近两段实习里（手子与滴滴）印象深刻的项目经历：项目策略的目的、分析方法、遇到的困难、解决办法、产出成果。 3. 最有成就感的一段经历，为什么有成就感？（讲了一堆分析方法，但面试官想考察的是性格和品质，比如自驱去发现问题/被动完成任务哪种更能激励我） 4

投递+约面：一周 面试形式：电话面试 面试时长：1h（预计30min） 腾讯捞完阿里捞，做完测评第二天上课的时候接到电话约面试，后面因为面试官时间不合适又调整了一次。 大淘宝的数据科学家，关注数据洞察>算法能力 P1：自我介绍+围绕简历提问(评价指标选择、ABtest、如何建立规则) P2：业务问——如何评估一场营销活动的效果、留存率下降的原因 P3：算法原理问——random forest的优势

本文向大家介绍React学习之受控组件与数据共享实例分析，包括了React学习之受控组件与数据共享实例分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了React学习之受控组件与数据共享。分享给大家供大家参考，具体如下： 在HTML当中，像<input>,<textarea>, 和 <select>这类表单元素会自己储存值，并且根据用户输入进行更新。但在React中，可变的值通常保存在组

#数据人的面试交流地# TimeLine：一面20220722，二面20220727，三面20220810，HR面20220815，意向20220824 BG：北邮本硕，管理类专业，两段实习经历：字节数据分析师、美团商业分析师 一面 1. 简述p值的概念 定义1：根据检验统计量的样本观察值得出的概率，此概率为原假设可被拒绝的最小显著性水平 本质上是一种概率，可以由统计量的样本观察值计算出来，与显著

本文向大家介绍jQuery解析json数据实例分析，包括了jQuery解析json数据实例分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例分析了jQuery解析json数据的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 先来看看我们的Json数据格式： 为了消除乱码问题，我们设置一个过滤器（代码片段） 服务端我用Servlet生成json数据（代码片段）。 页面端JQuery代码： 之前为了省事，

机器学习库也称为“SparkML”或“MLLib”，由常用的学习算法组成，包括分类，回归，聚类和协同过滤。 为什么要学习SparkML for Agile？ Spark正在成为构建机器学习算法和应用程序的事实平台。 开发人员使用Spark在Spark框架中以可扩展和简洁的方式实现机器算法。 我们将通过该框架学习机器学习，其实用程序和算法的概念。 敏捷总是选择一个框架，它可以提供简短快速的结果。 M

每次面阿里都感觉能学到新知识，不愧是大厂。不过面试官迟到半个小时+不开摄像头就很难受。 第一次面数科岗位，还以为会比较偏机器学习，但是问了好多业务问题，没有准备，基本不会（寄）！ 1. 先做30分钟笔试（三道业务，一道回溯手撕）：笔试过了还做笔试是没想到的 2. 如何测量红包带来的成交额增长，如何排除其他因素带来的影响 3. 如何做A/B testing 4. 成交额降低分析 #面经#

面完腾子后躺在床上的时候收到了淘天的电话，说感觉简历挺不错的，约晚上面一下。 面试的时候面试官说他们组数据科学是比较偏业务，看我的简历都是机器学习数据挖掘算法方面的项目，为什么不投算法岗呢（因为菜）说阿里淘天的数据分析其实更偏向于bi，数科偏向于业务。 说到业务，面试官问了自己是怎么理解业务。这里自己只是按照之前看面经的时候总结的八股讲的面试官说讲的很好，但是感觉很书面很客套，里面的很多细节不是像

summer，面试官都很好，ieg真的很香但是可惜准备得实在不够充分😢

个人背景：双985 腾讯会议面了一个小时左右，过程如下： 1.面试官首先介绍了一下部门（腾讯云）的情况和业务方向。 2.让我介绍一下自己（目前情况，科研经历，项目经历）。 3.就我介绍的项目经历展开提问。 4.最后出了两道代码题，一道简单，一道中等。 **对应题目： 【20. 有效的括号】（不是原题，但类似。加了一个条件，不同类型括号有优先级要求） 给定一个只包括 “{”, “}”, “[”, “

写在前面：这个岗位重视可视化的能力，在去年一战失败后也投过这个岗位的正职，面试前和面试中都在问有没有相应的可视化作品，对于实习生希望熟悉sql和tableau，一来就可以干活 1.自我介绍 2.对于以往实习经历和项目浅挖 3.次日留存sql代码考察 4.询问了不了解窗口函数 5.利用窗口函数计算不同品类前十GMV 6.tableau和power bi知识点考察 -技术问题一直准备的sql，DAX公

20分钟左右。三个面试官。 数据增强，boosting，bagging和stacking区别，超参数调优什么的，基本都是项目相关的机器学习的内容。hr问期望地点，对部门的了解，还具体问了我本科时候发的论文，说是闲聊。希望能过 #建信金科#

总评：一面已挂。有一些题记得不太清楚了，主要考察游戏理解、ABtest、业务。业务和ABtest还需要提升。 1. 自我介绍 2. 玩过哪些游戏。着重问了王者荣耀、决战平安京之类的MOBA手游。 3. 为什么法师一般走中路？ 4. 怎么做ABtest？ 5. 在完成了ABtest后，要给领导汇报，报表/汇报上该写哪些东西？ 6. 游戏中的新手指引，如何从数据分析的角度来看新手指引有没有用？（提示：