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面试数据分析师的常见问题
K-Means 是聚类算法,KNN 是分类算法。其次,这两个算法分别是两种不同的学习方式。K-Means 是非监督学习,也就是不需要事先给出分类标签,而 KNN 是有监督学习,需要我们给出训练数据的分类标识。
我给你一组数据,如果要你做数据清洗,你会怎么做?实际上,这一道题中,面试官考核的是基本的数据清洗的准则,数据清洗是数据分析必不可少的重要环节。
无思路:数据杂乱,不知到从何入手 成因:分析的业务目标不明晰,致使数据采集过剩;分析方法与分析的场景不懂得怎样结合,导致无从下手。
大数据面试要准备哪些
互联网行业的从业者经常要面对新需求、新工具、新方法。能否迅速掌握新知识,解决新问题面试者必须证明给hr看。主要考察的方式是了解过往项目经历,或者出作业题(比如Sci-Hub)。
a卷主要测试处级岗位应试者的政策研究能力、组织管理能力、专业素养水平等综合素质。B卷主要测试管理岗位七级职员及以下应试者的政策理解。
还有慎用精通这样的字眼,工作五年以上的人,也不敢说自己对哪一方面能够达到精通的地步。尚硅谷大数据面试的一些基本问题总结如下:讲讲你做的过的项目。
掌握大数据主流框架及组件 主要是Hadoop、Spark、Storm、Flink等一系列框架,及其生态圈组件,这部分是重中之重。
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