导航菜单
首页 >  cda考试题库下载  > 数据分析师笔试刷题题库(2020最新版)

数据分析师笔试刷题题库(2020最新版)

题海战“数”——数据分析求职、备考、笔试免费刷题神器! 三大题库

数据分析专项练习题库

内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据分析从业者刷题必备神器!

适用人群

计划从事数据分析行业,却不知如何入门上手练习的同学们;已从事数据分析1-2年,但却没有太多技(xin)能(zi)提升的同学;想要进阶为数据分析大神,想根据自身学习情况进行针对性测试的同学;

CDA数据分析认证模拟题库

数据分析师认证考试模拟题,你的最佳CDA备考攻略! 包含这四套题库

CDA level 1 模拟试题库CDA level 2 模拟试题库CDA level 3 模拟试题库

企业数据分析面试题库

企业真实的数据分析面试题,解决准数据分析师求职之前“最后一公里”的问题!

去企业面试的时候不知道企业会提出哪些问题 自己做准备,不知道侧重点是什么 去面试总是心惊胆战 遇到好的机会却因为面试卡住 如果你遇到这些问题,企业数据分析面试题库帮你解决这些!

数据分析师面试常见内容及面试技巧

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

文本挖掘,如领域知识图谱构建、垃圾短信过滤等; 推荐,广告推荐、APP 推荐、题目推荐、新闻推荐等; 排序,搜索结果排序、广告排序等; 广告投放效果分析; 互联网信用评价; 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。

1.面试问题

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? 你熟悉的机器学习/数据挖掘算法主要有哪些? 你用过哪些机器学习/数据挖掘工具或框架? 2.基础知识

无监督和有监督算法的区别? SVM 的推导,特性?多分类怎么处理? LR 的推导,特性? 决策树的特性? SVM、LR、决策树的对比? GBDT 和 决策森林 的区别? 如何判断函数凸或非凸? 解释对偶的概念。 如何进行特征选择? 为什么会产生过拟合,有哪些方法可以预防或克服过拟合? 介绍卷积神经网络,和 DBN 有什么区别? 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? 用 EM 算法推导解释 Kmeans。 用过哪些聚类算法,解释密度聚类算法。 聚类算法中的距离度量有哪些? 如何进行实体识别? 解释贝叶斯公式和朴素贝叶斯分类。 写一个 Hadoop 版本的 wordcount。 …… 3.开放问题

给你公司内部群组的聊天记录,怎样区分出主管和员工? 如何评估网站内容的真实性(针对代刷、作弊类)? 深度学习在推荐系统上可能有怎样的发挥? 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?采集数据中的异常值如何处理? 如何根据语料计算两个词词义的相似度? 在百度贴吧里发布 APP 广告,问推荐策略? 如何判断自己实现的 LR、Kmeans 算法是否正确? 100亿数字,怎么统计前100大的? …… 答题思路 1.用过什么算法? 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; 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; 优缺点分析。 2.熟悉的算法有哪些? 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; 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? 主流的分布式框架如 Hadoop,Spark,Graphlab,Parameter Server 等择一或多使用了解; 通用算法包,如 mahout,scikit,weka 等; 专用算法包,如 opencv,theano,torch7,ICTCLAS 等。

基础知识 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; 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。 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); 原理推导(最大间隔,软间隔,对偶); 求解方法(随机梯度下降、拟牛顿法等优化算法); 优缺点,相关改进; 和其他基本方法的对比; 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; 算法要从以下几个方面来掌握: 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); 原理推导(最大间隔,软间隔,对偶); 求解方法(随机梯度下降、拟牛顿法等优化算法); 优缺点,相关改进; 和其他基本方法的对比; 不能停留在能看懂的程度,还要: 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; 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 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; 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; 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

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,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。 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。 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,阿里大数据竞赛等)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:

保持学习热情,关心热点; 深入学习,会用,也要理解; 在实战中历练总结; 积极参加学术界、业界的讲座分享,向牛人学习,与他人讨论。

相关推荐: