今天去參加了阿里的數(shù)據(jù)挖掘工程師面試，很遺憾，一面被刷了，在此總結(jié)一下得失。

首先，一面的面試官很nice，聊得挺好的。

面的數(shù)據(jù)挖掘崗位，沒有問編程語言的問題，主要是問了我做的兩個項目，一個hadoop和一個多標(biāo)記的。

針對項目里的一些問題問了一下，并且深入的 基礎(chǔ)知識，這部分達(dá)的不好；

最后讓我寫一個Sql查詢，是查詢一個商家店里購買記錄表，查找復(fù)購人數(shù)量，具體應(yīng)該是用到group by，因為我sql不是很熟，沒寫出來。

接著又將這個表擴(kuò)大，用Map/reduce實(shí)現(xiàn)上面的查找，問如何對數(shù)據(jù)進(jìn)行分片。首先如果按商家分，但是淘寶的商家很多，而且有的商家交易記錄很少，有的交易記錄很大；

后來又說均分，問題是會數(shù)據(jù)破壞，例如一個商家的數(shù)據(jù)可能會被分到不同的map里；最后在提示下可以選擇通過用戶ID來分片，因為用戶在一個月的交易數(shù)量不會太多，也比較平均。

總結(jié)一下：

1.數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)不是很好，因為我算轉(zhuǎn)行到數(shù)挖的，而且直接做了多標(biāo)記，基礎(chǔ)的算法理解的不夠透徹。阿里對基礎(chǔ)的要求很高，最好將公式推導(dǎo)并理解；

2.sql方面不是很熟，阿里的數(shù)據(jù)挖掘?qū)η捌诘臄?shù)據(jù)處理很關(guān)注，基本使用sql去分析一下數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，很重要；

3.阿里的算法并不太高大上，像多標(biāo)記這種算法在實(shí)際中應(yīng)用很少，更多的是二類、多類分類，線性回歸、邏輯回歸、SVM、決策樹、隨機(jī)森林這些算法需要深入理解，并且會實(shí)現(xiàn)。

4.需要一定的數(shù)學(xué)功底和英文的閱讀能力；

5.map/reduce思想最好了解一下，阿里的算法基本都是在ODPS上并行的；

6.對編程語言要求不高，會java/python或其他都行

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的阿里一面被刷经历的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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