McKinsey DS Inter OA Practice Test

先报下时间线：11/25号海投，12/8收到OA邀请，12/13晚截止。
和以往一样，共75分钟，顺序是R（12题）-> Python（12题）-> Stats（12题）-Compose Email（conflicts主题，查其他机经），编程题有的可以提交无数次，有的只能提交三次，注意看次数。地里的机经大部分都是选择题，但现在的类型变成了R和Python是写user-defined function，小部分是给好了code让排序。时间可以说是非常赶了，题目是适应性题，做对了下一题难度会增加，在做题之前先打开rstudio和jupyter notebook，所以手速一定要快。。。另外这次做完结果只对recruiter开放。
由于时间过于紧凑，只能截practice test给大家作为参考。


补充内容 (2020-12-14 15:45):
题目“intern”。。。

我也来贡献一下数据集。我面的full time，但是也差不多。

我选的是 Python 12题 + Stats 12题 + Modeling 12题。

强烈推荐做一遍Quanthub的模拟题，有原题，比例还不小，大概一共出现了10题左右。面试过程允许你自己开IDE，或者开网页查doc。
之所以强烈推荐做一遍模拟题，是想告诉你编程题，即Python的题目说得不清不楚的，得提前适应。因为没截图，凭借着记忆说个印象最深刻的题目给大家意思下。模拟题里有
" filter out columns of a dataframe with number of different data values using threshold 12" 反正也不告诉你这个threshold指的是是>12, <12 还是<=12 你们自己揣测
编程题的题干特别短，也没有example，所以基本上都需要先print出来，看看需要的结果是什么 (对的，会给预期结果)，然后再去猜出题人意图。比较累。

我当时选了Expert的python，直接是12道编程。。。大家千万别学我。我反正是帮你们试过水了。用25分钟做完对我来说是难度太大了。。。好在大多是不超过5行的pandas的简单应用，以及非常简单的numpy。应该data science背景的同学觉得很容易吧。

stats考的是ROC，p value, mean/var/median，specification之类的东西。我因为没有stats背景，所以选了个难度1，基本能做。出现了很多的模拟题。

modeling的模拟题考了R，但是我不会R，所以我也哆哆嗦嗦地选了难度1.结果考得都是基础知识问答。。。比如CNN 的convolution layer 在给你input nodes数量，kernel，stride，让你计算output size，或者问你可以做regress的有什么模型。感觉中计了。

周一面了general interview。经典的三俗问题。你是谁？你从哪里来？你想到哪里去？
在等着面第二轮的technical interview。邮件里说要面Math + Data science。我转了一圈地里，似乎没有和我类似的。先随便瞎翻翻probability的书好了。Math也不清楚指的是什么，莫非是微积分？

楼主接下来有follow up 吗

HeHeMRQW 发表于 2021-03-10 00:33:20
楼主接下来有follow up 吗

没有任何消息了