科多大數(shù)據(jù)帶你來看看機器學(xué)習(xí)及大數(shù)據(jù)相關(guān)面試的職責(zé)和面試問題有哪些。

機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位的職責(zé)

根據(jù)業(yè)務(wù)的不同，崗位職責(zé)大概分為：

1、平臺搭建類

· 數(shù)據(jù)計算平臺搭建，基礎(chǔ)算法實現(xiàn)，當(dāng)然，要求支持大樣本量、高維度數(shù)據(jù)，所以可能還需要底層開發(fā)、并行計算、分布式計算等方面的知識；

2、算法研究類

·文本挖掘，如領(lǐng)域知識圖譜構(gòu)建、垃圾短信過濾等；

·推薦，廣告推薦、APP 推薦、題目推薦、新聞推薦等；

·排序，搜索結(jié)果排序、廣告排序等；

·其它，· 廣告投放效果分析；· 互聯(lián)網(wǎng)信用評價；· 圖像識別、理解。

3、數(shù)據(jù)挖掘類

· 商業(yè)智能，如統(tǒng)計報表；

· 用戶體驗分析，預(yù)測流失用戶。

以下首先介紹面試中遇到的一些真實問題，然后談一談答題和面試準(zhǔn)備上的建議。

面試問題

1、你在研究/項目/實習(xí)經(jīng)歷中主要用過哪些機器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘的算法？

2、你熟悉的機器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘算法主要有哪些？

3、你用過哪些機器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘工具或框架？

4、基礎(chǔ)知識· 無監(jiān)督和有監(jiān)督算法的區(qū)別？· SVM 的推導(dǎo)，特性？多分類怎么處理？· LR 的推導(dǎo)，特性？· 決策樹的特性？· SVM、LR、決策樹的對比？· GBDT 和決策森林的區(qū)別？· 如何判斷函數(shù)凸或非凸？· 解釋對偶的概念?！?如何進行特征選擇？· 為什么會產(chǎn)生過擬合，有哪些方法可以預(yù)防或克服過擬合？· 介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，和 DBN 有什么區(qū)別？· 采用 EM 算法求解的模型有哪些，為什么不用牛頓法或梯度下降法？· 用EM 算法推導(dǎo)解釋 Kmeans?！?用過哪些聚類算法，解釋密度聚類算法。· 聚類算法中的距離度量有哪些？· 如何進行實體識別？· 解釋貝葉斯公式和樸素貝葉斯分類。· 寫一個 Hadoop 版本的 wordcount· ……

5、開放問題

· 給你公司內(nèi)部群組的聊天記錄，怎樣區(qū)分出主管和員工？

· 如何評估網(wǎng)站內(nèi)容的真實性（針對代刷、作弊類）？

· 深度學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)上可能有怎樣的發(fā)揮？

· 路段平均車速反映了路況，在道路上布控采集車輛速度，如何對路況做出合理估計？采集數(shù)據(jù)中的異常值如何處理？

· 如何根據(jù)語料計算兩個詞詞義的相似度？

· 在百度貼吧里發(fā)布 APP 廣告，問推薦策略？

· 如何判斷自己實現(xiàn)的 LR、Kmeans 算法是否正確？

· 100億數(shù)字，怎么統(tǒng)計前100大的？

· ……

答題思路

1、用過什么算法？

· 最好是在項目/實習(xí)的大數(shù)據(jù)場景里用過，比如推薦里用過 CF、LR，分類里用過 SVM、GBDT；

· 一般用法是什么，是不是自己實現(xiàn)的，有什么比較知名的實現(xiàn)，使用過程中踩過哪些坑；

· 優(yōu)缺點分析。

2、熟悉的算法有哪些？

· 基礎(chǔ)算法要多說，其它算法要挑熟悉程度高的說，不光列舉算法，也適當(dāng)說說應(yīng)用場合；

· 面試官和你的研究方向可能不匹配，不過在基礎(chǔ)算法上你們還是有很多共同語言的，你說得太高大上可能效果并不好，一方面面試官還是要問基礎(chǔ)的，另一方面一旦面試官突發(fā)奇想讓你給他講解高大上的內(nèi)容，而你只是泛泛的了解，那就傻叉了。

3、用過哪些框架/算法包？

· 主流的分布式框架如 Hadoop，Spark，Graphlab，Parameter Server 等擇一或多使用了解；

· 通用算法包，如 mahout，scikit，weka 等；

· 專用算法包，如 opencv，theano，torch7，ICTCLAS 等。

4、基礎(chǔ)知識

· 個人感覺高頻話題是 SVM、LR、決策樹（決策森林）和聚類算法，要重點準(zhǔn)備；

· 算法要從以下幾個方面來掌握產(chǎn)生背景，適用場合（數(shù)據(jù)規(guī)模，特征維度，是否有 Online 算法，離散/連續(xù)特征處理等角度）；原理推導(dǎo)（最大間隔，軟間隔，對偶）；求解方法（隨機梯度下降、擬牛頓法等優(yōu)化算法）；優(yōu)缺點，相關(guān)改進；和其他基本方法的對比；

· 不能停留在能看懂的程度，還要對知識進行結(jié)構(gòu)化整理，比如撰寫自己的 cheet sheet，我覺得面試是在有限時間內(nèi)向面試官輸出自己知識的過程，如果僅僅是在面試現(xiàn)場才開始調(diào)動知識、組織表達，總還是不如系統(tǒng)的梳理準(zhǔn)備；從面試官的角度多問自己一些問題，通過查找資料總結(jié)出全面的解答，比如如何預(yù)防或克服過擬合。

5、開放問題

· 由于問題具有綜合性和開放性，所以不僅僅考察對算法的了解，還需要足夠的實戰(zhàn)經(jīng)驗作基礎(chǔ)；

·先不要考慮完善性或可實現(xiàn)性，調(diào)動你的一切知識儲備和經(jīng)驗儲備去設(shè)計，有多少說多少，想到什么說什么，方案都是在你和面試官討論的過程里逐步完善的，不過面試官有兩種風(fēng)格：引導(dǎo)你思考考慮不周之處 or 指責(zé)你沒有考慮到某些情況，遇到后者的話還請注意靈活調(diào)整答題策略。