投了一百多家厂,累计参加了三十多场面试,面试了十多家公司只有两个拿到了意向。😅😅😅这个面试成功率也太低了些,反思反思,做一些总结。 大数据面试注重知识面的广度。需要多看面经扩展开面。 环境不好,珍惜每一场面试机会,😅😅曾经有拿中厂给大厂垫刀,练手的想法。结果发现全挂了。😅😅家没了 知识需要反复的滚动复习!前面能答上来的,过了一阵子之后知识会忘。 惨痛教训😥😥😥 不回头复习感觉自
不知不觉中,互联网秋招惨淡元年悄然拉开了序幕。在女友的提醒下,在开学前开始了秋招投递,刚开始简历投递之后的悄无声息。但寂静并没有太久,感谢信便如雪片般飞来。随着时间流逝,愈发感到今年招聘市场的寒气逼人。除了感谢信,只有进度中的“简历待查看”。时光如流矢般划过,纵使如此,时间流逝的速度也赶不上简历被挂的速度。 和舍友笑谈说,现在可能是铜九铁十了,秋招可能要从七月开始了(笑)。调侃归调侃,事实上回顾所
我有一个带有浮动列的Pandas DataFrame,我将其转换为列表,然后转换为字符串,然后写入文本文件以供其他用途。 例如: 但是,我需要转换后的浮点数不使用科学记数法(本例中为7.569999997E-05)。抑制这些浮动的科学符号的最佳方式是什么?在Pandas数据框架中提前或在序列转换为列表后进行更合理吗? 我研究了“float\u format”参数,该参数可以使用“to\u csv”
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
我有一个图形工作完全与插件本地在neo4j桌面。我已经在grapheneDB实例中复制了这个图中的所有内容。我不能使用gds过程,因为我得到错误: 我知道要解决这个问题,我需要在配置/属性文件中添加以下两行: 使用自由开发层graphenedb、Neo4j Community Edition 3.5.17和graph data science 1.1.1 谢谢
如何在Java中更改double的科学符号,但保留数据类型?我知道,我不想打印要输出的值。我想通过它的管道作为一个双倍,而不是科学符号。例如,我希望是双倍的,而不是的形式。到目前为止,我找到的每一个解决方案都将它转换为一个长的或大的小数或一个字符串。有没有可能保留为双人?
字节大数据开发工程师- 人力科技面经 一面 网络模型,每一层的功能 访问一个网页的流程 tcp是如何保证可靠 线程和进程的区别 JVM的内存区域 垃圾回收算法 类加载的过程 Spark和MR的区别 Spark任务调度过程 spark中stag,job,task是如何划分的 spark宽窄依赖 为什么spark比MR快 Hadoop的框架 Hadoop提交作业的流程 Hadoop中是如何找到文件对应
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
1、自我介绍 2、什么是维度建模?什么是关系建模? 3、星型模型和雪花模型有什么区别? 4、数据仓库分层的意义是什么? 5、对哪些大数据框架比较熟悉?(答了Hadoop和Kafka) 6、Hadoop的进程有哪些?作用分别是什么? 7、Kafka的特点是什么? 8、Kafka为什么可以支持海量数据吞吐? 9、问实习工作内容,以及实习收获 10、能否接受加班? 11、有什么问题要问我的?问了日常工作
Statistical learning Machine learning is a technique with a growing importance, as the size of the datasets experimental sciences are facing is rapidly growing. Problems it tackles range from building
1.自我介绍 2.一周能实习多少天 3.是否考研,为什么不考 4.linux基本操作 5.手撕SQL,没答上来。请求提示,有个函数没听说过。 6.在学习的时候哪里用到了SQL 7.MySQLDDL是否了解(太紧张突然想不起来DDL是啥了,就说了没有。。),结束那一刻我才反应过来,麻中麻。。 8.反问环节 hr挺和蔼的。但是我实在又紧张又菜。。估计是凉了。 过两天还有百度的面试,更是重量级,看到自己
目前已offer。 面试内容: 1.自我介绍:我就说了一下学校专业学的课然后之前的几段实习是做什么的。 2.SQL:这一块没有问具体的题目,问了一些窗口函数比如三个求rank的函数,sum() over 和groupby求和的区别,join后面跟where和on的区别,inner join 和left join使用场景这种,其他的记不清了。 3.Hadoop:问了Hadoop的组成,操作HDFS的
腾讯二进宫之游戏数据科学-后台开发,二面。 面试官态度很嗯,面了这么轮多次依然记得他。。 自我介绍 研究生是研究的算法,也发了有一些文章,所以你为什么要做开发?这个地方我的回答被他怼了: 你没有尝试去投算法就不要说算法难 工程不一定比算法简单 说一个你最熟悉的项目 知道为什么Redis zset要用跳表而不是红黑树吗? 知不知道随机函数全局锁 gnet 的源码有什剖析过,事件驱动机制有什么好处?
时间线 2023.03.03 投递 2023.03.11 初试状态,一面 2023.03.14 初试状态,二面 2023.03.17 官网进入复试状态 2023.03.24 复试状态,三面|总监面 2023.04.04 HR 面 2023.04.11 官网进入录用评估阶段 2023.04.18 OC 腾讯是今年暑期实习第一个约我面试的,但在二面完进复试后隔了一周才三面,三面后又一周才 HR 面。目
前前后后聊了30多分钟,面我的就是入职后的直属leader,30来岁,人很nice,答得差也完全不会嫌弃,一直在积极鼓励,很温暖,感恩! 考察的内容也是事无巨细,很互联网大厂既视感,本人懒得好好准备,果然翻车。。。anyway。。。浅浅记录一下。。。 说所在的部门是流量策略部,关注上架新品的流量的选择投放比例,常需要与算法部门对接,故需要了解一些基本的算法知识。 岗位一进去会有3节课进行培训: ①