面经详情

1.自我介绍； 2.机器学习的一些算法，我当时不会的太多。 第一题：给你n个数，要求找到所有的三元集，满足a[i]+a[j]+a[k]=S，要求复杂度n^2我做这道题的时候，一开始给了一堆乱七八糟的方法。FFT什么的其实都想说出来，但是忍住了。 第二题：给25匹马，你有五个赛道，问你最少需要比赛多少场，才能得到前三的马。我一开始没啥想法，于是答了个上限，(25-3)/2=11场，因为每场比赛可以淘汰两只马。然后面试官提示了一下杨氏矩阵，然后看我好像还是不太懂的样子，就给我讲了正解。 ...查看更多

投简历之后发来了笔试题，很简单的分析excel表格的数据和写sql语句，然后很快就约了面试。针对简历问一些细节，面试前需要对自己简历上的东西都好好想想。还问了对他们的App有什么看法，有什么可改进的，收集什么样的数据来分析，怎么分析，怎么改进，我前几天刚面过了另一家公司数据分析的岗位，把他们产品经理告诉我的答案跟面试官说了哈哈哈，然后还是被挑了一堆问题，作为应届生真的不知道这种问题怎么回答。 面试官结束面试之后直接就告诉我有什么不足，HR还会邮件通知我没有通过面试，至少不拖着人，这点感觉很不错。个人感觉他们的数据挖掘岗位偏向招有一定经验的人，做产品方面的数据分析。没有考技术和算法的问题。 ...查看更多

1. 综合笔试1小时，基础的SQL，HDFS，hadoop原理统计（中位数，众数），排列组合，概率公司基本信息（产品名称，国家政策）情景问答题； 2. 面试45-60min，主要是根据简历提问，追问项目细节，还问到了完成项目的阻碍/困难，为什么离职（为什么换行业，有能力胜任吗？），本公司求职目的是什么等等。 ...查看更多

面试实习生一个温柔的小姐姐。大概问了以下知识点python的相关数据结构基础知识，有元组字典集合。C++少部分问题hashmap的原理C++指针和引用的区别。机器学习：逻辑回归的内容有标签分类和无标签分类四种激励函数RNN  以及LSTM 和LSTM的三个门（不过我都忘记了）。此外还有两三个算法小问题，让说思路。最后问能不能去北京面试。...查看更多

面试地点在望京，地铁14号线来广营下了不远处面试流程： 1.做了一份面试题，有一个选择题没见过，其他做的都还行吧； 2.技术面试，讲自己做过的项目，一通讲，过了； 3.谈薪资，因工作年限原因（2年）最高给到12； 4.和主管谈理想； 5.offer面试通过。 经验：基础扎实，项目讲的清楚，而且要让面试官感觉你出活多就行公司主要做联通之类的国企外包，app是原生+RN+H5混合开发。 ...查看更多