↑点击上方“36大数据”免费订阅目录机器学习、大数据相关岗位的职责面试问题答题思路准备建议总结自己的专业方向是机器学习、数据挖掘，就业意向是互联网行业与本专业相关的工作岗位。各个企业对这类岗位的命名可能有所不同，比如数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师，或简称算法工程师，还有的称为搜索/推荐算法工程师，甚至有的并入后台工程师的范畴，视岗位具体要求而定。机器学习、大数据相关岗位的职责自己参与面试的提供算法岗位的公司有 BAT、小米、360、飞维美地、宜信、猿题库 等，根据业务的不同，岗位职责大概分为：1、平台搭建类数据计算平台搭建，基础算法实现，当然，要求支持大样本量、高维度数据，所以可能还需要底层开发、并行计算、分布式计算等方面的知识；2、算法研究类1)文本挖掘，如领域知识图谱构建、垃圾短信过滤等；2)推荐，广告推荐、APP 推荐、题目推荐、新闻推荐等；3)排序，搜索结果排序、广告排序等；4)广告投放效果分析；5)互联网信用评价；6）图像识别、理解。3、数据挖掘类商业智能，如统计报表；用户体验分析，预测流失用户。以上是根据本人求职季有限的接触所做的总结。有的应用方向比较成熟，业界有足够的技术积累，比如搜索、推荐，也有的方向还有很多开放性问题等待探索，比如互联网金融、互联网教育。在面试的过程中，一方面要尽力向企业展现自己的能力，另一方面也是在增进对行业发展现状与未来趋势的理解，特别是可以从一些刚起步的企业和团队那里，了解到一些有价值的一手问题。以下首先介绍面试中遇到的一些真实问题，然后谈一谈答题和面试准备上的建议。面试问题1、你在研究/项目/实习经历中主要用过哪些机器学习/数据挖掘的算法？2、你熟悉的机器学习/数据挖掘算法主要有哪些？3、你用过哪些机器学习/数据挖掘工具或框架？4、基础知识A、无监督和有监督算法的区别？B、SVM 的推导，特性？多分类怎么处理？C、LR 的推导，特性？D、决策树的特性？E、SVM、LR、决策树的对比？F、GBDT 和 决策森林 的区别？G、如何判断函数凸或非凸？H、解释对偶的概念。I、如何进行特征选择？J、为什么会产生过拟合，有哪些方法可以预防或克服过拟合？K、介绍卷积神经网络，和 DBN 有什么区别？L、采用 EM 算法求解的模型有哪些，为什么不用牛顿法或梯度下降法？M、用 EM 算法推导解释 Kmeans。N、用过哪些聚类算法，解释密度聚类算法。O、聚类算法中的距离度量有哪些？P、如何进行实体识别？Q、解释贝叶斯公式和朴素贝叶斯分类。R、写一个 Hadoop 版本的 wordcount。……5、开放问题A、给你公司内部群组的聊天记录，怎样区分出主管和员工？B、如何评估网站内容的真实性（针对代刷、作弊类）？C、深度学习在推荐系统上可能有怎样的发挥？D、路段平均车速反映了路况，在道路上布控采集车辆速度，如何对路况做出合理估计？E、采集数据中的异常值如何处理？F、如何根据语料计算两个词词义的相似度？G、在百度贴吧里发布 APP 广告，问推荐策略？H、如何判断自己实现的 LR、Kmeans 算法是否正确？I、100亿数字，怎么统计前100大的？……答题思路1、用过什么算法？A、最好是在项目/实习的大数据场景里用过，比如推荐里用过 CF、LR，分类里用过 SVM、GBDT；B、一般用法是什么，是不是自己实现的，有什么比较知名的实现，使用过程中踩过哪些坑；C、优缺点分析。2、熟悉的算法有哪些？A、基础算法要多说，其它算法要挑熟悉程度高的说，不光列举算法，也适当说说应用场合；B、面试官和你的研究方向可能不匹配，不过在基础算法上你们还是有很多共同语言的，你说得太高大上可能效果并不好，一方面面试官还是要问基础的，另一方面一旦面试官突发奇想让你给他讲解高大上的内容，而你只是泛泛的了解，那就傻叉了。3、用过哪些框架/算法包？A、主流的分布式框架如 Hadoop，Spark，Graphlab，Parameter Server 等择一或多使用了解；B、通用算法包，如 mahout，scikit，weka 等；C、专用算法包，如 opencv，theano，torch7，ICTCLAS 等。4、基础知识A、个人感觉高频话题是 SVM、LR、决策树（决策森林）和聚类算法，要重点准备；B、算法要从以下几个方面来掌握
a.产生背景，适用场合（数据规模，特征维度，是否有 Online 算法，离散/连续特征处理等角度）；
b.原理推导（最大间隔，软间隔，对偶）；
c.求解方法（随机梯度下降、拟牛顿法等优化算法）；
d.优缺点，相关改进；
e.和其他基本方法的对比；C、不能停留在能看懂的程度，还要
f.对知识进行结构化整理，比如撰写自己的 cheet sheet，我觉得面试是在有限时间内向面试官输出自己知识的过程，如果仅仅是在面试现场才开始调动知识、组织表达，总还是不如系统的梳理准备；
G.从面试官的角度多问自己一些问题，通过查找资料总结出全面的解答，比如如何预防或克服过拟合。开放问题A、由于问题具有综合性和开放性，所以不仅仅考察对算法的了解，还需要足够的实战经验作基础；B、先不要考虑完善性或可实现性，调动你的一切知识储备和经验储备去设计，有多少说多少，想到什么说什么，方案都是在你和面试官讨论的过程里逐步完善的，不过面试官有两种风格：引导你思考考虑不周之处 or 指责你没有考虑到某些情况，遇到后者的话还请注意灵活调整答题策略;C、和同学朋友开展讨论，可以从上一节列出的问题开始。准备建议1、基础算法复习两条线材料阅读 包括经典教材（比如 PRML，模式分类）、网上系列博客（比如 研究者July），系统梳理基础算法知识；面试反馈 面试过程中会让你发现自己的薄弱环节和知识盲区，把这些问题记录下来，在下一次面试前搞懂搞透。2、除算法知识，还应适当掌握一些系统架构方面的知识，可以从网上分享的阿里、京东、新浪微博等的架构介绍 PPT 入手，也可以从 Hadoop、Spark 等的设计实现切入。3、如果真的是以就业为导向就要在平时注意实战经验的积累，在科研项目、实习、比赛（Kaggle，Netflix，天猫大数据竞赛等）中摸清算法特性、熟悉相关工具与模块的使用。总结如今，好多机器学习、数据挖掘的知识都逐渐成为常识，要想在竞争中脱颖而出，就必须做到1、保持学习热情，关心热点；2、深入学习，会用，也要理解；3、在实战中历练总结；4、积极参加学术界、业界的讲座分享，向牛人学习，与他人讨论。最后，希望自己的求职季经验总结能给大家带来有益的启发。投稿邮箱：
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1. 数据分析多层模型介绍这个金字塔图像是数据分析的多层模型，从下往上一共有六层：底下第一层称为Data S如果有人讲，我的产品使用的是大数据blablabla，我都会觉得他在装*。因为麦肯锡告诉我们，数据量超过传统据内部人员今日透露，暴风科技目前正在展开裁员工作，涉及客户端、技术、开发和测试等部门。据悉，此轮裁员比例为3微博是全球最具影响力的中文社交媒体平台，汇聚了大量第一时间发布与传播的信息，同时也积累了数以千亿的海量历史数《非诚勿扰》是由中国大陆江苏卫视制作的一档以婚恋交友为核心的社会生活服务真人秀节目，于日开打开电视，央视主播都开始说“大！数！据！”了！“这样一个时代，不说大数据是屌～丝，总提大数据是土～鳖。要怎么作者：@人月神话
深圳市远行科技有限公司 公司副总经理对于刷卡消费类的数据分析，如果能够拿到所有人的信用卡预测未来永远不是件容易的事情。但随着2015即将结束，我们不禁期待新的一年会来带什么。你最终能买到一辆自动驾作者：大嘴巴漫谈大数据时代，数据的分析及挖掘在企业的经营过程及业务管理中，逐步发挥出越来越显著的作用。无论是本篇教程将引领大家，通过使用spark的机器学习性能和 Scala ，练习一个基于超出内存可加载范围的数据集本文有两重目的，一是在性能方面快速对比下R语言和Spark，二是想向大家介绍下Spark的机器学习库。背景介日，科比在球员论坛正式宣布本赛季结束后，他将退役。随后各大媒体都对此进行了报道，20年，如今，到网上购物的人已经习惯了收到系统为他们做出的个性化推荐。Netflix 会推荐你可能会喜欢看的视频。T讲完了推荐算法是如何“猜你喜欢”的 ，现在，你对于每回上网购物时在线零售商是如何打量你，并努力把你的喜好和其引言微博（Weibo）是一种通过关注机制分享简短实时信息的广播式社交网络平台。微博用户通过关注来订阅内容，在在推荐系统简介中，我们给出了推荐系统的一般框架。很明显，推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分，很大程一、图表的目的和价值图表设计是数据可视化的一个分支领域，是对数据进行二次加工，用统计图表的方式进行呈现。数据图表数据的展示，是PPT设计中最常用的功能。要想让听众能快速理解PPT数据的内容，需要我们对PPT图表的数据在大数据时代，我们身边充斥着各类信息，各种数据，人们的时间被打碎，注意力被分散，更多的人喜欢看图片而非文字，数据可视化参考流程科学可视化的早期可视化流水线，描述了从数据空间到可视空间的映射，包含串行处理数据的各个阶段2014年春节，百度发布了基于大数据的可视化产品春运迁徙地图（15年前，人们视其为里程碑式但高不可攀的成就；10年前，这是一个有趣但是昂贵的研究工具；现在，日渐低廉的价格我喜欢数据，并将它广为人知。如果您最近和我参加聚会，我在您耳边说的都是有关数据可视化工具或者最近使用的酷R包谁说数据可视化只是数据分析师的工作？在数据可视化应用的过程中，设计师必不可少。通过耶鲁大学管理学院数据可视化? 解决问题之前请先掌握业务? 想想你是正在解决一个潜在问题，还是只是一个结果? 花费更多时间在找到正确的评估指标和完成工作需要的必备条件?使用发散-收敛的思维过程，以避免过早收敛 ? 打破行业壁垒想到替代解决方案—————————————从NoSQL到NewSQL的超越，创新汹涌而来。原文作者：Katherine No每个人都在利用大数据，但小公司如何操纵那些通常由大公司使用的大数据呢?虽然大数据已是游戏规则颠覆者，但中小型作者：宿痕随着互联网时代的发展，企业发现过去他们所做的粗狂式运营已经不能有效的提升效率和增加企业用户了，所以作者：酥酥，微信公众号：酥酥说今天讲一下我对数据的理解。一、从数据维度做拆分，让目标更加落地我做过近两年的电如果觉得数据科学和机器学习技术枯燥乏味，那你就错了。在电影中，精密计算推演的是激动人心的故事情节，计算机智能作者：靖难一个多月前，作为技术面试官参加了百度 2016 年的校园招聘深圳站面试，主要目标学生是清华/北大/作者：计算机的潜意识在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也最近10年，没有一个技术名词能像大数据一样深入社会每个阶层，获得这么广泛的关注。大数据被讨论得如此泛滥已经引本文由ChrisMu翻译向36大数据投稿，并经由36大数据编辑发布，原文作者Kunal Jain。任何不标明在从学界（粒子物理学博士后研究员）进入业界（数据科学领域）时，Emily Thompson也曾有过犹疑。而现刘德寰教授，微信公众号：刘德寰，北大市场与媒介研究中心主任，北京大学新媒体研究院副院长，北京大学新闻与传播学在8月30日”七牛·数据时代峰会”上，爱奇艺首席架构师杨琛从爱奇艺的角度分享了新媒体时代的大数据应用，以下为数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或dashuju36关注大数据和互联网趋势，最大，最权威，最干货的大数据微信号（dashuju36)。大数据第一科技媒体。不发软文，只做知识分享。热门文章最新文章dashuju36关注大数据和互联网趋势，最大，最权威，最干货的大数据微信号（dashuju36)。大数据第一科技媒体。不发软文，只做知识分享。大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。这群人在国外被叫做数据科学家（Data Scientist），这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英（LinkedIn）和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。不过在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟，“你很难期望有一个全才来完成整个链条上的所有环节。更多公司会根据自己已有的资源和短板，招聘能和现有团队互补的人才。”领英（LinkedIn）中国商务分析及战略总监王昱尧对《第一财经周刊》说。于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。王昱尧认为，在一个成熟的数据驱动型公司，“大数据工程师”往往是一个团队，它意味着从数据的收集、整理展现、分析和商业洞察、以至于市场转化的全过程。这个团队中可能包括数据工程师、分析师、产品专员、市场专员和商业决策者等角色，共同完成从原始数据到商业价值的转换—概括来讲，这是一个支持企业做出商业决策、发掘商业模式的重要群体。由于国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段，因此能从其中挖掘出多少价值完全取决于工程师的个人能力。已经身处这个行业的专家给出了一些人才需求的大体框架，包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景，当然如果能对一些特定领域或行业有比较深入的了解，对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助。虽然对于一些大公司来说，拥有硕博学历的公司人是比较好的选择，不过阿里巴巴集团研究员薛贵荣强调，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。除此之外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。“他得知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求。”联合国百度大数据联合实验室数据科学家沈志勇说。学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目，并在短时间内成为这个领域的数据专家；沟通能力则能让他们的工作开展地更顺利，因为大数据工程师的工作主要分为两种方式：由市场部驱动和由数据分析部门驱动，前者需要常常向产品经理了解开发需求，后者则需要找运营部了解数据模型实际转化的情况。你可以将以上这些要求看做是成为大数据工程师的努力方向，因为根据万宝瑞华管理合伙人颜莉萍的观察，这是一个很大的人才缺口。目前国内的大数据应用多集中在互联网领域，有超过56%的企业在筹备发展大数据研究，“未来5年，94%的公司都会需要数据科学家。”颜莉萍说。因此她也建议一些原本从事与数据工作相关的公司人可以考虑转型。本期《第一财经周刊》采访了BAT这3家国内互联网公司，以及相关领域的人力资源专家，他们从职场角度为我们解读如何成为大数据工程师以及这类岗位的职场现状。A 大数据工程师做什么？用阿里巴巴集团研究员薛贵荣的话来说，大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的，规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。沈志勇认为如果把大数据想象成一座不停累积的矿山，那么大数据工程师的工作就是，“第一步，定位并抽取信息所在的数据集，相当于探矿和采矿。第二步，把它变成直接可以做判断的信息，相当于冶炼。最后是应用，把数据可视化等。”因此分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。找出过去事件的特征大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。比如，腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库，把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征，来支持公司各类业务对数据的需求，包括广告投放、游戏开发、社交网络等。找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。“你可以知道他是什么样的人、他的年纪、兴趣爱好，是不是互联网付费用户、喜欢玩什么类型的游戏，平常喜欢在网上做什么事情。”腾讯云计算有限公司北京研发中心总经理郑立峰对《第一财经周刊》说。下一步到了业务层面，就可以针对各类人群推荐相关服务，比如手游，或是基于不同特征和需求衍生出新的业务模式，比如微信的电影票业务。预测未来可能发生的事情通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。“比如今年夏天不热，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇，背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存。”薛贵荣说。在百度，沈志勇支持“百度预测”部分产品的模型研发，试图用大数据为更广泛的人群服务。已经上线的包括世界杯预测、高考预测、景点预测等。以百度景点预测为例，大数据工程师需要收集所有可能影响一段时间内景点人流量的关键因素进行预测，并为全国各个景点未来的拥挤度分级—在接下来的若干天时间里，它究竟是畅通、拥挤，还是一般拥挤？找出最优化的结果根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。以腾讯来说，郑立峰认为能反映大数据工程师工作的最简单直接的例子就是选项测试（AB Test），即帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择。在过去，决策者只能依据经验进行判断，但如今大数据工程师可以通过大范围地实时测试—比如，在社交网络产品的例子中，让一半用户看到A界面，另一半使用B界面，观察统计一段时间内的点击率和转化率，以此帮助市场部做出最终选择。作为电商的阿里巴巴，则希望通过大数据锁定精准的人群，帮助卖家做更好的营销。“我们更期待的是你能找到这样一批人，比起现有的用户，这些人对产品更感兴趣。”薛贵荣说。一个淘宝的实例是，某人参卖家原来推广的目标人群是产妇，但工程师通过挖掘数据之间的关联性后发现，针对孕妇群体投放的营销转化率更高。B 需要具备的能力数学及统计学相关的背景就我们采访过的BAT三家互联网大公司来说，对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。沈志勇认为，缺乏理论背景的数据工作者，更容易进入一个技能上的危险区域（Danger Zone）—一堆数字，按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意义的结果，并且那样的结果还容易误导你。“只有具备一定的理论知识，才能理解模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。”沈志勇说。计算机编码能力实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。“因为许多数据的价值来自于挖掘的过程，你必须亲自动手才能发现金子的价值。”郑立峰说。举例来说，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中攫取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。即使在某些团队中，大数据工程师的职责以商业分析为主，但也要熟悉计算机处理大数据的方式。对特定应用领域或行业的知识在颜莉萍看来，大数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。“他不能只是懂得数据，还要有商业头脑，不论对零售、医药、游戏还是旅游等行业，能就其中某些领域有一定的理解，最好还是与公司的业务方向一致的，”就此薛贵荣还打了个比方，“过去我们说一些奢侈品店员势利，看人一眼就知道买得起买不起，但这群人恰恰是有敏锐度的，我们认为他们是这个行业的专家。又比如对医疗行业了解的人，他在考虑医疗保险业务时，不仅会和人们医院看病的记录相关，也会考虑饮食数据，这些都是基于对该领域的了解。”C 大数据工程师的职业发展如何成为大数据工程师由于目前大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才—既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。今年8月，阿里巴巴举办了一个大数据竞赛，把天猫平台上的数据拿出来，去除敏感问题后，放到云计算平台上交予7000多支队伍进行比赛，比赛分为内部赛和外部赛。“通过这个方式来激励内部员工，同时也发现外部人才，让各行业的大数据工程师涌现出来。”颜莉萍建议，目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。薪酬待遇作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。根据颜莉萍的观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。颜莉萍表示，“大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。”在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20％至30％，且颇受企业重视。职业发展路径由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。“这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。”颜莉萍说。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。本文来源于《第一财经周刊》，作者为：卢隽婷↓↓↓更多请点击“阅读原文”。　
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