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我坐标纽约。从去年年底动了去湾区的年头,陆陆续续面了有大约15家。大的公司有airbnb (failed onsite), robinhood (failed onsitee), google, facebook, apple, Amazon, uber, square, udacity oracle. 面的职位绝大部分是ds. 有几家是ml engineer. 我现在觉得去果家了。为了回报地里,写一下我的心的吧。

说一下我做得好的:
基本工扎实。问到基本概念,觉得不出错。resume上的project心里要过一遍。 要让interview你的人感觉你做的project是可以scale的,不是那种小的ad-hoc的。
准备的材料:
1. statistics:
  • https://newonlinecourses.science.psu.edu/stat414/
  • https://onlinecourses.science.psu.edu/stat500/
  • https://newonlinecourses.science.psu.edu/stat800
2. a/b testing:
  • udacity 的那个看了起码3遍。 video里的metric是手算的。我用r做了遍

3. probability: -baidu 1point3acres
  • https://brilliant.org/courses/#popular

4 coding
  • leetcode easy 都做了。medium看了50道左右
  • cracking the code interview, 我只看了sql 部分
  • sql 我看了sql 的中文书。有需要的,我给你发link
  • pandas 我把sql 的题目用pandas 解决了一遍

5. machine learning

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dertas1993 2019-5-16 00:28:23 | 显示全部楼层
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楼主很牛逼,不过我非常不推荐非数理背景的人看ESL来准备面试,原因2点:

1. ESL本身的材料是非常难的,如果看看概念有更好的课本,我个人直接推荐老版stanford229的材料,如果不是,我可以说即使是top校phd前两年把这本书看明白才是正常的情况,材料的跨度和深度都不是一般学生需要的,学了很多年你再回头看都会觉得当时原来并没有真的读懂他的那句话这个感觉。

2. 面试用不到这么难的,即使是国内的造火箭面试,更别说ds的面试了

以上

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 楼主| katelearn123 2019-5-17 08:49:19 | 显示全部楼层
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谈到科目安排问题,我吧学习也当作jira类来安排。一般我安排两周为一个sprint。要求在这个两周内一门科目是要有小的突破,其他科目不要忘。很多人说我最近在看deep learning, leetcode都忘了。其实你如果每天看一眼leetcode, 哪怕就是半小时也会有帮助。及时复习很重要。

举例说最近我在看nlp, 那么我的时间安排是这样的:
周一 - 周五
6点起床
8 点到公司 (路上吃早饭,听algorithms to live by)
8 - 9 点 看各种leetcode上大神讨论
9 - 17 上班
17 -19 回家 (路上找地方吃饭, 复习了几个ml/statistics 的笔记)
19 - 20 看会电视
20 - 22 nlp *重点

周六
9 - 21 nlp

周日
休息 . From 1point 3acres bbs

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eve2ada + 3 正在纠结工作和找工作的时间安排,很受启发
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cynthia717 + 2 很有用的信息!
Mars + 2 比我高考时候还刻苦
四月暮 + 2 欢迎分享你知道的情况,会给更多积分奖励!
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 楼主| katelearn123 2019-5-16 08:44:23 | 显示全部楼层
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我是cs master 出身。统计没有学过。上班时间其实挺忙。

每个学习方法不一样吧。我很相信‘读书百变其意自现’这句话。 好多时候我们在看不同的材料。这个其实是easy path.你容易觉得自己学到了东西。但是其实你一直在反复学习简单的东西。我感觉这其实是一种浪费时间的方式。

我个人喜欢看书看几遍。比如esl. 我第一遍看的时候,不看数学的公式, 只看概念。你试着背概念的时候,你就会发现,这个作者真牛,每句话都有深意。但是你还是有不懂的。
看第2遍的时候你要想的是,这个公式的目的和结果。还有它和概念的关系。中间会不会推没关系。
看第3遍,你是抱住好奇心看的。想想根据你的理解,你会如何做,你和书的差别是哪个地方。

我看完esl的感觉就是,只要是esl上有的概念,你花样吊打,我也不会错。总体上80%的面试题没问题了。

看pattern, 我是真正理解了ml就是一个体系。一切algorithm都互相有联系。 如果说各个algorithm是武术流派的话,读完这个,你就知道武当的多少个招数来自少林。你这个时候的感觉有两个: 1. machine leearning 天下一大抄 2. 你就是3年不用ml, 这些东西也不会忘了。这个时候90%的面试题没问题了。

最后10%我也在努力中。目前无解

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 楼主| katelearn123 2019-5-16 09:05:27 | 显示全部楼层
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另外我感觉好多人喜欢看blog,我个人意见是很反对的。就像supervised learning, 我们在train 自己的大脑的时候,一方面要多data (多学习), 另外一方面,你希望你的data is less noisy (尽量看权威的书)。
有道是取法其上 得乎其中 取法其中 得乎其下

我一般996哈哈。周中下班看3小时书。周六学习12小时。周日玩。我觉得学习这个事情和谈恋爱一样的,你要保持新鲜感。天天深陷其中了。反而没有乐趣了。
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 楼主| katelearn123 2019-5-15 06:42:47 | 显示全部楼层
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别的有用的我也列在这了:
1) 这个其实讲的概念 esl都有,听听也不错
https://bloomberg.github.io/foml/#home

2) 算是各种 probability distribution 的大全了吧
https://projects.iq.harvard.edu/stat110/youtube

3) Data Structures and Algorithms Using Python 可以在刷 leetcode 前快速过一遍。

4)A practical Guide to quantitative finance interviews我看了一半。有帮助。

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huanghuang0905 2019-5-31 09:06:32 | 显示全部楼层
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楼主可以发个sql中文书给我吗?感谢感谢
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yrq410_ 2019-5-25 06:34:11 | 显示全部楼层
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dertas1993 发表于 2019-5-16 00:28-baidu 1point3acres
楼主很牛逼,不过我非常不推荐非数理背景的人看ESL来准备面试,原因2点:

1. ESL本身的材料是非常难的, ...

有道理,个人觉得一边面试一遍要是被问倒了,去看ESL+ISLR查漏补缺
面试学习的ROI好重要
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 楼主| katelearn123 2019-5-16 04:03:48 | 显示全部楼层
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gasolnowitzki 2019-5-16 03:05:00 | 显示全部楼层
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大神太厉害了,能讲讲平时如何分配时间的吗?是统计背景出身吗
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swordever 2019-5-16 02:10:03 | 显示全部楼层
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dertas1993 发表于 2019-5-16 00:28
楼主很牛逼,不过我非常不推荐非数理背景的人看ESL来准备面试,原因2点:

1. ESL本身的材料是非常难的, ...

非常赞同。

对于绝大部分的MS同学,花大量时间啃ESL绝对是得不偿失的选择,因为真的很难。有这个时间还不如看看一些公开课的note之类的,基本的点也都会cover到。

楼主当然是很强的,值得钦佩。但楼主的学习方法,动不动就ESL三遍,什么什么书手推五遍之类的,参考价值并不大。
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wangtch5 2019-5-15 06:12:35 | 显示全部楼层
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lz太强了,下学期招全职按你这个准备了
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膜拜lz 偶像!
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多谢楼主分享经验
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Jean821 2019-5-15 06:46:05 | 显示全部楼层
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楼主,有两个问题:1. mle和ds面试考察区别在哪几点?我的理解是MLE重点在4(medium-hard)56,对吗?2. ds应该对python要求高,刷题得用python,mle的话其实用什么oop语言都可以?是吗?
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 楼主| katelearn123 2019-5-15 06:50:28 | 显示全部楼层
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这个我真不知道。我没有投facebook 和Apple的ds 而是投了他们的mle 主要是他两家的 ds 好多是 analytics track的。

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badno1 2019-5-15 07:09:12 | 显示全部楼层
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辣个,project哪里做呀?
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 楼主| katelearn123 2019-5-15 07:51:14 | 显示全部楼层
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project 工作中的呀
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求问lz几年工作经验呀?
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