地里首个Machine Learning Intern 面经,回报一亩三分地

背景: https://github.com/caogl/resume/ ... 9%E5%88%86%E5%9C%B0
找工作经历：
本人是umich mfe ms的first year, 其实刚来的时候就知道基本上很难做quant，本来的意向是码农，但投简历的时候发现，基本上码农的工作，没戏，而不经意投的machine learning，data science方向，回报率很高，于是侧重了一下，最终在经过拿到了dow 的machine learning intern offer。月薪5100，提供实习生住宿。
面经：码农类的我也面过8家左右，但我觉得在这里贴这些面经价值不大，还是专门说data science/machine learning的，尤其是我拿到offer这家的面经（最有代表性）。

-- difference between classification and regression, if given a linear regression model, how to turn to classification model
-- 如何做feature selection， 你喜欢用什么方法，我回答pca，接着问什么是pca，最终得出的结果是什么，在什么条件下用。我说最后得出的是linearcombination of features to better extract information, do dimension reduction. 接着问，pca的linear combination 是怎么算出来的，简述算法，我回答用feature的product谱分解，特征值排序，取95%。接着问，pca在共线时候能不能用，当然能，就是做这个的，接着问，什么时候不能用，回答不是gaussian时候不能用。问怎么判断是不是Gaussian分布,回答qq

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的地方不会超出machine learning的范围，doe, time series, survival, longitudinal 一概没碰到，robust会碰到。
(4)内推作用没那么大，靠的是自己认真地学习的日常的积累，投机取巧很难。
(5)好好参考warald黑finance和mfe的文章，这是美国，不是不努力，你天天上finance的水课，混gpa，天天social，简历胡编乱造，就可以找工作的，绿卡除外。

希望学习态度认真，脚踏实地，不投机取巧的想做tech的同学们找到工作，这也是应有的回报！这样的同学欢迎联系我，提供更多信息！



补充内容 (2014-4-6 15:14):
我说的是我们这种非ee非cs的，去跟cs的p码农职位，很难，现在cs人也很多 cs的工作好找，是肯定的

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学长（还是学姐？），我比你小一届，今年秋天去哥大OR。看了你的帖子好激动，因为我也是不想搞金融，想转码农又觉得不大现实，所以想先通过data science和machine learning转~
但是我现在对这两块了解的不是很清楚，大家回复里说的那些课程都不是很明白，你能不能留个联系方式，以后选课的时候想请你参考一下~

请问为什么cs的没戏呢？我刚拿到umich cs ms。。。。。
还有，就是ms暑期实习一般是第二个学期才开始找是么?谢谢。

. 支持一下学长！

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尚佳蕾 发表于 2014-4-6 15:10
因为是不是cs的，我说的是跟你们p职位，没戏 你们cs的还是好找的，你ms 早找也没问题的

好，谢谢。不过我看你也学了不少cs的课。。。

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data science的全职岗位多不多？找fulltime注重些什么？码农可以刷题，但是data science这个侧重在哪儿？

刚问的不完整。我主要是问两个问题：第一，data science面试前要做哪些准备，码农有题可以刷，data science需要干些什么，希望能具体解答；第二，data science的岗位需求大吗?感觉各种网站炒得很火

umich的计算机系找实习这么难哇，还是说大行情是很难？

data science感觉stat要有优势啊，这玩意一般码农干不了.....

数字媒体技术 发表于 2014-4-6 22:52
data science感觉stat要有优势啊，这玩意一般码农干不了.....

是 但是stat人的coding不行