找了半年工作，面試了幾個data science的職位，總結了一些常見的問題，在這兒拋磚引玉。

自我介紹

幾乎所有的面試都免不了以自我介紹為開頭。對于考官，通常也會想基于自我介紹發現接下來要問的問題。所以，自我介紹非常重要。我參考的模板：

教育背景：簡單說說哪年在哪里獲得什么學位。

相關經驗：按時間順序講一下2個做過的項目，介紹下用了什么辦法，比如用了什么編程語言，最后的成果是什么。最好有些量化的指標，比如發表了多少論文，被引用了多少次。這些項目最好和面試的職位有關系。實在沒有，也可以看看從中學到的知識或者技能可否擴展到data science. 比如之前做過信號處理，可以講這個項目為data science打下了統計基礎。

最自豪的成就和表態：介紹一下自己最自豪的項目，關鍵是要點出自己的優勢，比如迅速掌握了一個很大的代碼庫，或者在代碼庫中加入了一個很有用的特性，并再次強調一下自己的優勢，結尾說，我希望能在XX公司繼續發揮這些優勢。

被問過的問題總結

機器學習（Machine learning）算法

包括算法對數據的假設，推導，有什么優缺點，何時改用什么算法，怎么選擇算法，很類似P2 student intervention的model選擇問題。

作為入門的參考書：Introduction to Data Mining?(Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar)；

復雜一點兒的：The Elements of Statistical Learning?(Trevor Hastie, Robert Tibshirani , Jerome Friedman)

相關的算法可能包括：

Classification / Regression

• SVM：是很多考官的最愛，最好做到可以推導

• Neural Networks

• Trees & ensemble methods: boosting, bagging

• Clustering

• K-means/median/medoids

• Spectral clustering

• Hierarchical

• DBSCAN: density based spatial clustering of applications with noise

• Self organizing map

  Association:?這個在Udacity沒有介紹，但是大數據可能會用到

  Apriori 以及它對大數據的衍生

  FP growth 并行實現

其他算法問題:

1、Q-learning: 解釋為什么update Q value的時候要用下一個state的max Q，為什么不能用mean?

2、Kalman filter: 在項目中用到了，要求推導

3、Expectation maximization

關于大數據的問題

1、很多職位要求的數據量，要遠遠大于Udacity的項目，所以會牽扯到一些大數據相關的問題

2、參考書：Mining of Massive Datasets?(Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ullman)?
免費的下載：http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/book.pdf

3、算法：

• Finding similar items

• Find frequent itemsets

• Recommendation systems

• Social graph mining

  關于大數據的問題：

• 用過的數據量有多大

• GPU的相關經驗？

• Hadoop是怎么讀入很大的數據的？ 接受HDFS？

• Spark的相關項目，用的什么model和library

• Spark: RDD相關的概念

• Spark: 如果數據遠遠大于內存，是怎么處理的?

• 是否遇到過這樣的情景：通過對數據的初步分析，觀察到有趣的現象？

• Spark: 舉例說明inner join, outer join, etc.

  其他網上看到的常見問題：

• Support, confidence, and lift

• What is curse of dimensionality?

• A/B testing

• Precision, recall, F1

• How to handle missing data?

來源：優達學城

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Q:?今年，你準備換工作嗎？

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總結

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