热乎乎的uber DS面经

新人求加米求加米！！！！

第一轮recruiter 没有什么悬念。

刚刚完的第二轮，面官很友善。
先嘘寒问暖一番.
第一个问的是很典型的实验设计题，a/b testing： 通过email 发promotion, 怎么样确定promotion是否有效。
第二是一到sql题，中等程度，可以用window function也可以用CTE.
然后是一个Optimization题，大概是给了一个函数 f(x,y) 以及 x 和y 的关系， 要求求出 f 的最小值，问用什么方法。我直接把y用x 表达然后把f(x,y) 变成f(x), 然后求导，另导数为0。这么做貌似太简单了点？？
然后问了decision tree是什么，和random forest 有什么区别, 以及 xgboost 有什么区别。怎么evaluate model, precision, recall 定义是什么。
然后是一到概率题， 怎样判断一个coin是不是biased.

发挥不是很好，但还是过了。

lz是fresh grad吗 我看uber data职位都要yoe

已加米，lz 是内推还是海投的？

感谢楼主！方便问一下你面的哪个组吗？（以及code如果sql不熟的话可以用python吗...

多谢楼主分享！

shmily221 发表于 2020-10-10 11:38
已加米，lz 是内推还是海投的？

我是海投的。   

Vivians1993 发表于 2020-10-10 11:58
感谢楼主！方便问一下你面的哪个组吗？（以及code如果sql不熟的话可以用python吗...

python不知道哎。。我觉得你要是有这种疑问的话可以提前问recruiter. 一般recruiter都会和team沟通然后明确告诉你

哈哈哈 我觉得optimization那个他可能想让你用拉格朗日乘数

然后是一到概率题， 怎样判断一个coin是不是biased. 请问这题楼主怎么答得呀 方便分享下思路吗 谢谢啦