ADF 数据科学面试经验 |校园 2019

这是一份介绍ADF数据科学面试经验的文章，希望对即将参加ADF数据科学面试的程序员有所帮助。

面试准备

在参加ADF数据科学面试之前，需要做好充足的准备。首先要熟悉面试流程，了解会被问到哪些问题，以及需要准备哪些材料。其次，要充分了解ADF公司的背景和业务，掌握ADF公司所需要的数据科学技能与知识。最后，要准备一些面试常用的问题和答案。

以下是一些参考资料：

• ADF公司官网
• ADF数据科学招聘信息
• 《统计学习方法》
• 《机器学习》
• 《Python数据分析》

面试流程

ADF数据科学面试一般分为三个阶段：

1. 简历筛选
2. 技术面试
3. 综合面试

简历筛选通常是HR部门完成的，主要是初步筛选简历，与申请者联系以确定面试时间和地点。技术面试是在公司的技术部门进行的，主要是考察申请者的技术能力，包括编程和数学知识。综合面试是最后的面试环节，面试官们会问一些综合性的问题，包括对公司、行业、个人规划等等。

在技术面试中，可能会涉及到以下主题：

• 统计学基础
• 机器学习
• 数据处理和清洗
• 数据可视化
• Python编程

在综合面试中，一些可能的问题包括：

• 为什么想应聘这份工作？
• 工作中遇到过什么困难，如何解决？
• 有哪些复杂的项目经验？
• 对未来有什么职业规划？

常见问题

以下是一些常见的面试问题和答案：

Q: 你最擅长的编程语言是什么？为什么？

A: 我最擅长的编程语言是Python。因为它是一种易于学习、易于阅读和易于维护的语言。此外，Python可以做许多事情，包括数据处理、机器学习和数据可视化等。

Q: 请介绍一下机器学习中的监督学习和无监督学习。

A: 监督学习是一个有标签的学习过程，即数据集中的每个数据点都有一个已知的输出结果。监督学习的目标是让计算机根据已知的输入和输出来预测未知数据的输出结果。无监督学习则是一种无标签的学习过程，即数据集中的每个数据点没有已知的输出结果。无监督学习的目标是根据数据中的模式和结构来发现数据的潜在特征。

Q: 请介绍一下你熟悉的机器学习算法。

A: 我熟悉的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、KNN和聚类等。

结语

希望这篇文章对即将参加ADF数据科学面试的程序员有所帮助。在面试过程中，一定要保持自信，不要紧张，展现出自己的最佳状态。