Data Scientist找工小记

haoguoxuan 发表于 2016-5-21 09:28
ML的部分与楼主观点不敢苟同，我觉得深度跟背景和经验有关，如果从单纯考查ML水平的角度看，那些问题太过于 ...

lz有被多个四大牛校毕业的ml phd面过，问题基本就是我在帖子里面写的那种程度。难度或者说深度本来就是一个很相对的概念，对于包括lz在内的绝大多数人都不会有机会进research组，比如google, facebook的core data science组，而且这种组提供的职位占了很小的比例。对于去这种research组的大牛，根本没必要看我这种经验贴。

qingbinlee 发表于 2016-5-23 09:47
hadoop和spark相关的知识点有考到，但是并不是很多。基本就是概念和很基础的题目，主要还是看职位具体的 ...

谢谢lz的解答，另外再问问，像一些ML learning Theory的问题，最常见的bias-variance 还有VC-dimensions会扣细节吗，还是用一些话解释就行了？

qingbinlee 发表于 2016-5-23 10:22
lz有被多个四大牛校毕业的ml phd面过，问题基本就是我在帖子里面写的那种程度。难度或者说深度本来就是一 ...

说的也是，最合适做research的还是科班出身，大多数人只是当做工具，涉猎一些基础性的知识做一些简单的工作。前者Phd是比较prefer的，后者听起来更像是data engineer的职位。

swufejun 发表于 2016-5-22 18:53
谢谢lz的解答，另外再问问，像一些ML learning Theory的问题，最常见的bias-variance 还有VC-dimensions ...

就我自己面试经验来说，会抠细节，但是不会很深，在解释的基础上，能回答到两个why（how）的程度就够了。

haoguoxuan 发表于 2016-5-22 20:05
说的也是，最合适做research的还是科班出身，大多数人只是当做工具，涉猎一些基础性的知识做一些简单的工 ...

不research的工作不等于简单的工作吧，另外，您确定知道data engineer是做什么的吗？

正如你所说，简单和难也是相对的，也是因人而异。各自有自己的理解就好了，现在觉得难的东西，熟了也不会觉得难了。Data engineering的职位描述网上到处都是，我说的还不如你去直接查来的准确。但是总体来说是比data sciencist技术含量要低一个层次。

qingbinlee 发表于 2016-5-24 00:38
不research的工作不等于简单的工作吧，另外，您确定知道data engineer是做什么的吗？

抱歉，我刚刚把你问的问题当成一个问题了，我现在意识到好像是个略带insulting的反问。这样，我也没有权利要求你学会尊重别人的观点。我只是觉得在美国社会生活，这是个基本意识吧。这个话题就此打住，恕不回复了，祝lz生活愉快。

青菜炒香菇 发表于 2016-5-21 11:13
本科同是信息与计算科学，但是现在来美国读研改统计了，现在万分后悔没有学cs啊。本科的时候c，Java，数据 ...

Stat PhD表示统计很好的呀，有什么要后悔的。

编程这东西自己看看公开课刷刷题做做项目都能捡起来了。

rigorous统计项目训练出来的对data的intuition和sense不是随便几个公开课就能培养出来的的。很多没受过严格统计训练的人linear model都搞不清楚结果不少人面试都挂在上面。

而且统计出来不光可以去IT当DS，银行，药厂，保险，很多地方都好去的。

R很强大的，好好学好，千万不要小瞧R。。。感谢Hadley Wickham

demonhunter 发表于 2016-7-3 11:37
Stat PhD表示统计很好的呀，有什么要后悔的。

编程这东西自己看看公开课刷刷题做做项目都能捡起来了。 ...

我也觉得严格的数学统计训练是非常好的，受益颇多。手动给层主点个赞

ps: r确实相当强大，虽然我觉得不如python顺手

qingbinlee 发表于 2016-7-6 03:00
我也觉得严格的数学统计训练是非常好的，受益颇多。手动给层主点个赞

. 1point3acres.com ps: ...

感谢楼主分享面试经验！
R我觉得visulization比Python好，ggplot2实在是太强大了。Python的Machine Learning支持度比R强，比如scikit-learn。总之作为DS两个都掌握一点比较好。