谷歌 lead data scientist onsite 面经 -- 求大米！！

觉得有用的兄弟姐妹麻烦给点大米😂

当时是一个google的recruiter直接linkedin上联系我的。然后跟recruiter大概聊了一下，然后又约了一轮电话面试（真的是完全就是聊我的project），然后就安排video onsite了。我因为很长时间没有coding了，跟recruiter商量把coding的session缓一缓，先把别的onsite的interview完成。

第一个session: (1)use uniform (0,1) generator, how to generate n data iid uniform (1,100);
(2) use n(0,1) generator to generate n data iid, but only when x>-1;
(3)1000 tv, 10

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. 20 people for each UI (current UI + 3 new UI), we do have time of people who complete task in each UI. how to check which UI is the best? 这个题目里面试官还专门问了boostrapping(好像是是因为distribution is skewed)。

again,觉得有用的就请给点大米吧！谢谢！！

(2) use n(0,1) generator to generate n data iid, but only when x>-1;  
能详细讲下是啥吗？ n(0,1) normal distr?

第三题第一问怎么做呀？

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3.2 是不是这个
https://math.stackexchange.com/q ... a-line-segment-l-is

session  3) 2 是不是可以E(x) = E(E(X|Y))来算？

E(X^2+Y^2 <= 0.25) = E(E(X^2+Y^2 <= 0.25|Y)) = E(P(X^2<=0.25-Y^2)|Y) = E(sqrt(0.25-Y^2)) Y 在0到0.5积分，1/3（0.25）^1.5

thanks for sharing

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