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新人求加米
背景
CS Phd 第二年 非AI/NLP 很冷门的方向 和data science有关的只有一段科研用了 linear regression . Χ
学校CS专排还不错 -》 可能这是为什么能过简历关
Timeline
8/22 HR reach out
9/1 Data challenge. Χ
用的地上有人suggest的catboost。后面问了面试官,主要看data cleaning做的怎么样,选择模型的理由,模型准确率不是很重要.--
9/12 Data challenge 通过
9/18 Powerday.
case:很简单的impossible burger 题目,小学数学, 主要事件花在讲什么商业因素会能推广impossible burger。 30分钟结束 简单聊了聊就提前结束了
technical:挂的主要因素
问了从建模开始的。题目设定是detect the type of next tr您好! 本帖隐藏的内容需要积分高于 188 才可浏览 您当前积分为 0。 使用VIP即刻解锁阅读权限或查看其他获取积分的方式 游客,您好! 本帖隐藏的内容需要积分高于 188 才可浏览 您当前积分为 0。 VIP即刻解锁阅读权限 或 查看其他获取积分的方式 near regression的project, 然后经典的face recognition
有更多人看 加米的话就码更多
总体而言就是老题目,但是确实对DS的专业知识没有那么了解
还是乖乖刷题去面SWE了 |