
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品
作者:徐楊老師
編輯:Mika
大家好,我是徐楊老師。
上期給大家分享了一些數(shù)據(jù)分析師面試基礎(chǔ)指南,這期給大家分享一些大廠面試的技術(shù)難點。
話不多說,進入正題。
在大廠的技術(shù)面試中,有兩個地方是非常有難度的。很多小伙伴都折在的這兩個地方。
第一個地方,算法的筆試題,而且是手寫算法的筆試題。
我們知道大部分人在寫算法的時候,通常都是把函數(shù)的前幾個字母打出來,或者變量名的前幾個字母打出來。按一下Tab或者按一下快捷鍵,就可以帶出整個的函數(shù)名,然后自己就可以繼續(xù)往后去寫了。
但是如果不過我需要你手寫一個算法,顯然這是不夠的。你只有一張白紙,沒有快捷鍵可以幫你自動調(diào)出函數(shù)名。
比如說,之前就有一位小伙伴在筆試的時候拿到了一個手寫算法的題。
題目很簡單,就是讓他實現(xiàn)一個分類算法。
那么分類算法比較好的有什么?有XGBoost,對吧?于是,小伙伴大筆一揮寫下了import XGBoost。
于是,被扣分。
扣分的原因是什么?sklearn里那個包的名字叫什么?叫XGBoost嗎?不是,那個包的名字叫XGBClassifier。
所以說如果你不熟悉這個算法語句中的所有細節(jié),你在手寫的時候就類似于寫一篇英語作文,可是你忘了單詞怎么拼。
這是一個很讓人痛苦的事情,算法你會,但是你寫不出來。
因此這是第一個技術(shù)難點,手寫算法。
那就要求大家在日常的學(xué)習(xí)與工作中,一定要把常用的算法語句用的滾瓜爛熟,才可以讓我們在這樣的問題上有比較好的回答成果。
第二個在大廠面試中的難點是,把一個技術(shù)問題往下深挖好幾次。
比如說最簡單的一個算法回歸分析。有可能在面試的時候面試官問你:
—— 同學(xué),線性回歸會嗎?
—— 當(dāng)然會。
—— 線性回歸不能有共線性,你知道嗎?
—— 當(dāng)然知道。
Ok,開始提問。
什么是線性回歸你的共線性?
你解釋了一下。我相信在座的小伙伴都可以解釋的很清楚。
下面再往下挖一層:怎么檢測共線性?
有的小伙伴可能直接就說,共線性嘛,系相關(guān)系數(shù)就可以啊。
結(jié)果被扣分了。為什么?
我們現(xiàn)在要檢測的是線性回歸里的相關(guān)性,那是要考慮偏相關(guān)問題的。只用相關(guān)技術(shù)矩陣可以嗎?不夠用的,應(yīng)該用一些更加深入的指標,比如說VIF值等等去檢測。
比如說這個問題你正確的回答了出來,檢測變量之間的相關(guān)性,可以使用VIF值。
那就再往下挖,為什么要檢測變量之間的相關(guān)性呢?
如果我不考慮這個問題會有怎樣的結(jié)果出現(xiàn),那么你不能只回答,如果不考慮共線性問題的話,我這個模型預(yù)測效果不好。
顯然面試官想要的不是這么直接的回答,他想問你的是這個問題的技術(shù)細節(jié)。
所以你在這個地方應(yīng)該回答出的是:
如果我們不處理共線性的問題,就會導(dǎo)致最后最小二乘法所需要的逆矩陣在被計算的時候,這個矩陣的行列式的值就會非常小。于是導(dǎo)致我們求出來的逆矩陣就會非常的大。這是一個非常不好的結(jié)果。
你求出的矩陣,用這個矩陣算出來的所有參數(shù)的取值全都趨近于正無窮,你覺得這個效果能好嗎?顯然有問題。
如果到這兒你仍然可以準確的回答出來,這已經(jīng)被挖了三次了,但是你要知道這個問題還可以繼續(xù)往后挖。
我們再往后挖就是,如果普遍檢測出了一共10個變量,這10個變量普遍VIF值都比較高,我們有什么好的方法來處理?
有同學(xué)可能馬上就會說,正則化方法嘛。
正則化方法又可以問問題了。
正則化方法有偏還是無偏?用完了以后效果怎么樣?哪個包可以實現(xiàn)?
我們發(fā)現(xiàn)這種技術(shù)問題,面試官可以就一個點給你一直往下深挖好幾層。
我看過一個調(diào)查,同一個問題,當(dāng)一般往下深挖到第5層的時候,大部分人就已經(jīng)回答不出來了。
所以這就要求大家平時在學(xué)習(xí)與工作中,要把每一個技術(shù)細節(jié)都掌握好,要把技術(shù)細節(jié)之間的聯(lián)系找到。因為往下深挖,其實挖的就是這些技術(shù)點之間的聯(lián)系,這是第二個在大場面之中非常容易折的一個點。
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