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ds面试基本全pass经验

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我的人缘0

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katelearn123 发表于 2019-5-15 05:50:28 | 显示全部楼层 |阅读模式
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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:. check 1point3acres for more.
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
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    /ul>
    6, deep learning
    http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses.html 这个是真的好。

    接下去说说我做得不好的
    战线太长。一面据offer一面面新的公司。人很累,offer也很难谈。如果从来一次,我会争取三个月解决。

    请加些大米吧。谢谢!

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limingming + 1 膜拜大神啊
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dertas1993 发表于 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
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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 发表于 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
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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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宋龙龙96 + 2 很有用的信息!
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 楼主| katelearn123 发表于 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n
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20 看会电视
20 - 22 nlp *重点

周六
9 - 21 nlp

周日
休息

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Mars + 2 比我高考时候还刻苦
whusym + 2 欢迎分享你知道的情况,会给更多积分奖励!
BarryYun + 1 赞一个
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 楼主| katelearn123 发表于 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
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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 发表于 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
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查看如何攒积分 Click here for more info.3" target="_blank">A practical Guide to quantitative finance interviews我看了一半。有帮助。

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yrq410_ 发表于 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
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 发表于 2019-5-16 04:03:48 | 显示全部楼层
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gasolnowitzki 发表于 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
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背景出身吗
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swordever 发表于 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. check 1point3acres for more.
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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ellen319 发表于 2019-6-6 13:30:33 | 显示全部楼层
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katelearn123 发表于 2019-5-14 17:42
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 ...

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

请教大家,有没有对应的公开课啥的讲这本书的内容的,或者其他优质的公开课讲基础比较详细的?
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wangtch5 发表于 2019-5-15 06:12:35 | 显示全部楼层
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lz太强了,下
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准备了
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iona 发表于 2019-5-15 06:18:35 来自一亩三分地官方APP | 显示全部楼层
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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 发表于 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
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其实用什么oop语言都可以?是吗?
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 楼主| katelearn123 发表于 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
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ics track的。

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badno1 发表于 2019-5-15 07:09:12 | 显示全部楼层
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辣个,proj
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 楼主| katelearn123 发表于 2019-5-15 07:51:14 | 显示全部楼层
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projec
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的呀
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求问lz几年
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