大亚麻详细ds电面+上门及感想

发一个面经回报一下地里
大亚麻的ds流程其实还挺长的 基本上是两轮技术电面(据说表现特别好的话就只有一轮) 加onsite. 而onsite则有5轮一小时的面试

第一轮电面：非常nice的国人小哥 面试版块一上来就交代的非常清楚 大概分为三个部分 bq, stats和coding 在回答bq的时候有时忘记了用star的方式 小哥好意的提醒让我注意用star原则
bq:
case when made mistake

ml/stats:
先上了一些基本的概念 比如如何处理categorical variable 有哪些encoding的方法 (个人认为这个知识点非常重要 非常容易被问到) 我回答了target encoding过后又自己追问了如何实现target encoding 并且这种encoding方式有哪些pitfalls 如何克服 然后问了一个偏统计的问题 linear regression duplicate all data point, how would coefficient/R^2/prediction/variance change.


sql/code:
蠡口easy难度还是要稍微准备一下 我被问到的是股票买卖一次那个 很简单 sql具体记不大清楚了 好像是有一个表有date, product_id, revenue.问每一个product到某一天累积的revenue. 基本上就是一个self join on a.date >= b.date就解决了 不难

面完大概还剩20分钟时间闲聊 小哥可能看时间太多了剩下5分钟又问了我一个问题 然后我说的比较随便 小哥又一次嘱咐我要用star原则 可能为我bq捉急 觉得这样就算过了他这轮也很难走远

第二轮电面：印度哥们
bq:
case when persuade others (我发现亚麻非常喜

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deadline.


最后 地里的面经好好看 对我准备帮助很大
觉得有帮助的同学加个米呗


补充内容 (2020-7-9 11:24):
复习资料并没有很系统 主要靠谷歌 想到某些问题就在谷歌上搜索 然后看towardsdatascience相关的博客文章或者stats exchange上面大神的解答 Andrew Ng在Coursera上面的ML入门也反复看过几次 statsquests也讲的不错

补充内容 (2020-7-9 11:25):
面试结果的消息并没有很快 大约一周收到

补充内容 (2020-7-28 22:45):
强调一点 bq是最重要的 但是并不代表stats/ml部分或者coding就可以忽略 stats/ml部分对基础还是要有比较扎实的理解 大家千万不能因为准备bq而忽略了对其他技术部分的准备 时间分配上可以根据自己每一块强弱安排时间

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很棒的资料！感谢~

马上要面试亚麻ds的人表示组太新，完全不知道要考啥……

匿名者 发表于 2020-7-8 23:24
想请教下楼主 为什么要说target encoding 直接用pandas的get_dummies不就行了么

你这只是调包角度，问的是原理，如果我面试我会问你get——dummy是怎么实现的，有什么优缺点，还有什么方法可以用。

想请教下楼主 为什么要说target encoding 直接用pandas的get_dummies不就行了么

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请问怎么准备ml里的lz提到的这些细节问题，有资料推荐么？多谢🙏

请问楼主面的是哪个组？面完很快就收到回音了嘛？谢谢！

可以可以

zyj5353 发表于 2020-7-9 00:21
get dummies就是one hot encode 和target encoding各有利弊吧 如果category feature基数特别大的话用ohe会 ...

正是如此

请教楼主，linear regression duplicate all data point, how would coefficient/R^2/prediction/variance change. 这道题怎么思考的？我感觉r^2分子分母都没变啊？

Very useful!!