c***z
发帖数: 6348 | 1 首先说说教训。如果你是技术骨干，那么在介绍项目的时候，得悠着点，注意不能说涉
及保密的东西。这个对于有些人来说是常识，但是对于比较呆的人（比如我），却是需
要栽几个跟头才能学到的。
然后是面经。大概有这么几类的题目：
1，理论类。Netflix爱问，追着我问Random Forest怎么split，怎么cross validate，
还有Neural Network怎么back propagate, 怎么feature selection，用的什么包裹，
什么原理，一直问到survival analysis的公式，很久没用于是歇菜了（和treatment
model混淆了）。对不起内推的大哥了。
2，实践类。小公司爱问，类似于码工面试的设计题。这种情况怎么搞，那种情况怎么
搞，没见到data只能胡说，就说以前我有一个项目，情况有点类似，我大体是这么做的
，但是细节不能说 ：P
3，基础操作类。大公司爱问，基本上SQL解决。我最近有点轻敌，没有重视SQL，觉得
这东西老古董。结果被人问了一个SQL很容易而R，Pig和Scala都很难解决的数据操作的
问题。还有Linkedin的三姐让我15分钟内写出reshape函数，歇菜了。同对不起内推的
兄弟了。
4，产品类。都爱问，对于我们的产品有什么看法，怎么改进。我从来不用social
network，只能临时抱佛脚。于是Facebook和Linkedin歇菜了，理由是不够confident。
对不起内推的兄弟了。
5，分析类。都爱问，像加州有多少出租车之类的。思路差不多就是那样，从需求开始
，简单的算术。
6，编程类。F和L爱问LC那样的，小公司问的比较简单。都怪我上次BSO说从来没有考过
code，这次全部考code。像什么BFS，max substring都来了。我要是能刷题我就不报DS
了，报SDE去了啊。
最后是拒掉的唯一一个offer: 小公司，16万base，1万签字费，1万股权/4年，20%奖金
，6个月办绿卡。主要是又要我做技术骨干，太累了，而且不安稳。
好想好想找个大公司混绿卡啊。只有接着找吧。虽然现在的公司必倒，但是大概还能有
几个月的时间。求bless！
另外一点经验，可以在offer里面要一个parachute term，如果公司让走人，必须提供
额外一个月的H1B，薪水和benefits。这样多少能安心一点。
还有一点经验，就是小心猎头，一定什么都不能promise。我被他们忽悠，promise了一个
决定是否接受offer的deadline，结果搞得非常被动。就说现在还不能决定。 |
l******n
发帖数: 9344 | 2 1万股权/4年太少了
【在 c***z 的大作中提到】
: 首先说说教训。如果你是技术骨干，那么在介绍项目的时候，得悠着点，注意不能说涉
: 及保密的东西。这个对于有些人来说是常识，但是对于比较呆的人（比如我），却是需
: 要栽几个跟头才能学到的。
: 然后是面经。大概有这么几类的题目：
: 1，理论类。Netflix爱问，追着我问Random Forest怎么split，怎么cross validate，
: 还有Neural Network怎么back propagate, 怎么feature selection，用的什么包裹，
: 什么原理，一直问到survival analysis的公式，很久没用于是歇菜了（和treatment
: model混淆了）。对不起内推的大哥了。
: 2，实践类。小公司爱问，类似于码工面试的设计题。这种情况怎么搞，那种情况怎么
: 搞，没见到data只能胡说，就说以前我有一个项目，情况有点类似，我大体是这么做的
|
c***z
发帖数: 6348 | 3 根本就是操卖白粉的心，赚卖白菜的钱
【在 l******n 的大作中提到】
: 1万股权/4年太少了
|
l******n
发帖数: 9344 | 4 我最近也找了几家，不过都是附近的小公司，基本都要求很强的coding能力，和SDE基
本没啥区别
现在个人更倾向于service类型的公司，做product的ds基本就是当成SDE在用
【在 c***z 的大作中提到】
: 根本就是操卖白粉的心，赚卖白菜的钱
|
c***z
发帖数: 6348 | 5 可是大公司的DS不是做product就是做product support，基本上都是CS背景的人
有什么好公司比较安稳又有钱么（想得美） |
l******n
发帖数: 9344 | 6 consulting呀，一般是大公司，工资高，工作轻松，就是没有股票/期权，没有暴富的
机会
【在 c***z 的大作中提到】
: 可是大公司的DS不是做product就是做product support，基本上都是CS背景的人
: 有什么好公司比较安稳又有钱么（想得美）
|
c***z
发帖数: 6348 | 7 consulting累死了，KPMG据说50%travel |
l******n
发帖数: 9344 | 8 所以能不能remote很重要
【在 c***z 的大作中提到】
: consulting累死了，KPMG据说50%travel
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c***z
发帖数: 6348 | 9 无聊查了一下http://h1bdata.info
还是portfolio manager 工资高
乖乖80万base
要不大家一起搞一个data driven portfolio management firm吧 |
l******n
发帖数: 9344 | 10 那是fund吧,没钱玩不起
【在 c***z 的大作中提到】
: 无聊查了一下http://h1bdata.info
: 还是portfolio manager 工资高
: 乖乖80万base
: 要不大家一起搞一个data driven portfolio management firm吧
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c***z
发帖数: 6348 | |
Y***e
发帖数: 1030 | 12 好多这样的公司了啊，dataminr 之类的
【在 c***z 的大作中提到】
: 无聊查了一下http://h1bdata.info
: 还是portfolio manager 工资高
: 乖乖80万base
: 要不大家一起搞一个data driven portfolio management firm吧
|
c****t
发帖数: 19049 | 13 要混绿卡那要去商业银行和大保险公司，钱少点但活不累尽开会。去starup干嘛
【在 c***z 的大作中提到】
: 首先说说教训。如果你是技术骨干，那么在介绍项目的时候，得悠着点，注意不能说涉
: 及保密的东西。这个对于有些人来说是常识，但是对于比较呆的人（比如我），却是需
: 要栽几个跟头才能学到的。
: 然后是面经。大概有这么几类的题目：
: 1，理论类。Netflix爱问，追着我问Random Forest怎么split，怎么cross validate，
: 还有Neural Network怎么back propagate, 怎么feature selection，用的什么包裹，
: 什么原理，一直问到survival analysis的公式，很久没用于是歇菜了（和treatment
: model混淆了）。对不起内推的大哥了。
: 2，实践类。小公司爱问，类似于码工面试的设计题。这种情况怎么搞，那种情况怎么
: 搞，没见到data只能胡说，就说以前我有一个项目，情况有点类似，我大体是这么做的
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c***z
发帖数: 6348 | 14 thanks alot for sharing!
【在 Y***e 的大作中提到】
: 好多这样的公司了啊，dataminr 之类的
|
c***z
发帖数: 6348 | 15 因为贪财
穷怕了...
【在 c****t 的大作中提到】
: 要混绿卡那要去商业银行和大保险公司，钱少点但活不累尽开会。去starup干嘛
|
r*****d
发帖数: 346 | 16 Bless!
赞面经！
优点特点兼备，你肯定没问题！
我将来还打算跟你混呢 ：）
【在 c***z 的大作中提到】
: 首先说说教训。如果你是技术骨干，那么在介绍项目的时候，得悠着点，注意不能说涉
: 及保密的东西。这个对于有些人来说是常识，但是对于比较呆的人（比如我），却是需
: 要栽几个跟头才能学到的。
: 然后是面经。大概有这么几类的题目：
: 1，理论类。Netflix爱问，追着我问Random Forest怎么split，怎么cross validate，
: 还有Neural Network怎么back propagate, 怎么feature selection，用的什么包裹，
: 什么原理，一直问到survival analysis的公式，很久没用于是歇菜了（和treatment
: model混淆了）。对不起内推的大哥了。
: 2，实践类。小公司爱问，类似于码工面试的设计题。这种情况怎么搞，那种情况怎么
: 搞，没见到data只能胡说，就说以前我有一个项目，情况有点类似，我大体是这么做的
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c***z
发帖数: 6348 | 17 谢谢大牛
我这人呆得很，还是我跟大牛混吧 :) |
l********s
发帖数: 358 | 18 所以大部分data scientist还是码工的干活？
【在 c***z 的大作中提到】
: 首先说说教训。如果你是技术骨干，那么在介绍项目的时候，得悠着点，注意不能说涉
: 及保密的东西。这个对于有些人来说是常识，但是对于比较呆的人（比如我），却是需
: 要栽几个跟头才能学到的。
: 然后是面经。大概有这么几类的题目：
: 1，理论类。Netflix爱问，追着我问Random Forest怎么split，怎么cross validate，
: 还有Neural Network怎么back propagate, 怎么feature selection，用的什么包裹，
: 什么原理，一直问到survival analysis的公式，很久没用于是歇菜了（和treatment
: model混淆了）。对不起内推的大哥了。
: 2，实践类。小公司爱问，类似于码工面试的设计题。这种情况怎么搞，那种情况怎么
: 搞，没见到data只能胡说，就说以前我有一个项目，情况有点类似，我大体是这么做的
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c***z
发帖数: 6348 | |
s********r
发帖数: 2067 | 20 码工，码农啥区别？
【在 c***z 的大作中提到】
: 更接近码农
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b*********n
发帖数: 2975 | 21 工人和农民的区别，呵呵
码工，码农啥区别？
【在 s********r 的大作中提到】
: 码工，码农啥区别？
|
c***z
发帖数: 6348 | |
d****n
发帖数: 12461 | 23 大牛果然牛啊。
【在 c***z 的大作中提到】
: 首先说说教训。如果你是技术骨干，那么在介绍项目的时候，得悠着点，注意不能说涉
: 及保密的东西。这个对于有些人来说是常识，但是对于比较呆的人（比如我），却是需
: 要栽几个跟头才能学到的。
: 然后是面经。大概有这么几类的题目：
: 1，理论类。Netflix爱问，追着我问Random Forest怎么split，怎么cross validate，
: 还有Neural Network怎么back propagate, 怎么feature selection，用的什么包裹，
: 什么原理，一直问到survival analysis的公式，很久没用于是歇菜了（和treatment
: model混淆了）。对不起内推的大哥了。
: 2，实践类。小公司爱问，类似于码工面试的设计题。这种情况怎么搞，那种情况怎么
: 搞，没见到data只能胡说，就说以前我有一个项目，情况有点类似，我大体是这么做的
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c***z
发帖数: 6348 | 24 not at all
you are the real 大牛
please refer me :)
【在 d****n 的大作中提到】
: 大牛果然牛啊。
|
d****n
发帖数: 12461 | 25 我们以后一起开startup吧。
【在 c***z 的大作中提到】
: not at all
: you are the real 大牛
: please refer me :)
|
c***z
发帖数: 6348 | 26 好啊好啊，做点什么？big data driving business and investment consulting?
【在 d****n 的大作中提到】
: 我们以后一起开startup吧。
|
c***z
发帖数: 6348 | 27 大牛有卡么，不如现在就开？
【在 d****n 的大作中提到】
: 我们以后一起开startup吧。
|
D*********e
发帖数: 646 | 28 哈哈哈
【在 b*********n 的大作中提到】
: 工人和农民的区别，呵呵
:
: 码工，码农啥区别？
|
M*********9
发帖数: 15637 | 29 太牛了。 搞这么多面试。。。
★ 发自iPhone App: ChineseWeb 7.8
【在 c***z 的大作中提到】
: 首先说说教训。如果你是技术骨干，那么在介绍项目的时候，得悠着点，注意不能说涉
: 及保密的东西。这个对于有些人来说是常识，但是对于比较呆的人（比如我），却是需
: 要栽几个跟头才能学到的。
: 然后是面经。大概有这么几类的题目：
: 1，理论类。Netflix爱问，追着我问Random Forest怎么split，怎么cross validate，
: 还有Neural Network怎么back propagate, 怎么feature selection，用的什么包裹，
: 什么原理，一直问到survival analysis的公式，很久没用于是歇菜了（和treatment
: model混淆了）。对不起内推的大哥了。
: 2，实践类。小公司爱问，类似于码工面试的设计题。这种情况怎么搞，那种情况怎么
: 搞，没见到data只能胡说，就说以前我有一个项目，情况有点类似，我大体是这么做的
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c***z
发帖数: 6348 | 30 如果只是电面就被据的话，还是很容易搞很多的 ：（
【在 M*********9 的大作中提到】
: 太牛了。 搞这么多面试。。。
:
: ★ 发自iPhone App: ChineseWeb 7.8
|
|
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D*********e
发帖数: 646 | 31 大一点的quant fund像Jane St, Renaissance里面都有人做这个吧
【在 Y***e 的大作中提到】
: 好多这样的公司了啊，dataminr 之类的
|
M*********9
发帖数: 15637 | 32 如果没琢磨回国， 先把破卡搞到吧。 要不太不自由。
你们开了startup， 俺要报名打杂。。。
★ 发自iPhone App: ChineseWeb 7.8
【在 c***z 的大作中提到】
: 大牛有卡么，不如现在就开？
|
c***z
发帖数: 6348 | 33 Ren tech 和 Jane st 都没有DS职位
还是说那东西在那边叫别的名字
谢啦 |
h*****7
发帖数: 6781 | 34 Random Forest怎么split，怎么cross validate，
还有Neural Network怎么back propagate, 怎么feature selection，
这个估计是你简历里边写了才问的吧，要没写问这些细枝末节谁答得上来，我可以问他
一百个类似的问题保证他一个都答不上来。
【在 c***z 的大作中提到】
: 首先说说教训。如果你是技术骨干，那么在介绍项目的时候，得悠着点，注意不能说涉
: 及保密的东西。这个对于有些人来说是常识，但是对于比较呆的人（比如我），却是需
: 要栽几个跟头才能学到的。
: 然后是面经。大概有这么几类的题目：
: 1，理论类。Netflix爱问，追着我问Random Forest怎么split，怎么cross validate，
: 还有Neural Network怎么back propagate, 怎么feature selection，用的什么包裹，
: 什么原理，一直问到survival analysis的公式，很久没用于是歇菜了（和treatment
: model混淆了）。对不起内推的大哥了。
: 2，实践类。小公司爱问，类似于码工面试的设计题。这种情况怎么搞，那种情况怎么
: 搞，没见到data只能胡说，就说以前我有一个项目，情况有点类似，我大体是这么做的
|
z****e
发帖数: 54598 | 35 求一并带上路
【在 d****n 的大作中提到】
: 我们以后一起开startup吧。
|
c***z
发帖数: 6348 | 36 不如我们桃园结义吧
感觉要战胜烙印就必须走帮派路线 :)
【在 z****e 的大作中提到】
: 求一并带上路
|
c***z
发帖数: 6348 | 37 写了 supervised learning
也写了survival analysis，但是在上一个公司的经验里面
【在 h*****7 的大作中提到】
: Random Forest怎么split，怎么cross validate，
: 还有Neural Network怎么back propagate, 怎么feature selection，
: 这个估计是你简历里边写了才问的吧，要没写问这些细枝末节谁答得上来，我可以问他
: 一百个类似的问题保证他一个都答不上来。
|
h**********y
发帖数: 1293 | |
h*****7
发帖数: 6781 | 39 我博士毕业的时候也面了两个IT公司的DS，都是聊聊简历上的东西，加一点点无脑
design题。on site就是去show off自己的论文。他们也不含糊，使劲吹自己的公司多
牛方向多好。我跟着感叹捧场，顺带问了问SF的中餐馆。最后一起鄙视了一些山头，仰
视了另一些山头。高高兴兴回家，几天后就给offer了。没见有这么多问题的。
【在 c***z 的大作中提到】
: 写了 supervised learning
: 也写了survival analysis，但是在上一个公司的经验里面
|
c***z
发帖数: 6348 | 40 Ｆ，Ｌ根本不和我聊简历上的东西，上来就白板
可能是竞争加大了 |
|
|
l********s
发帖数: 358 | |
s*****w
发帖数: 1017 | 42 Thanks for sharing!
I am a postdoc in signal processing and wish to seek for a position in data
science industry. How can I prepare for the interviews?
【在 c***z 的大作中提到】
: 首先说说教训。如果你是技术骨干，那么在介绍项目的时候，得悠着点，注意不能说涉
: 及保密的东西。这个对于有些人来说是常识，但是对于比较呆的人（比如我），却是需
: 要栽几个跟头才能学到的。
: 然后是面经。大概有这么几类的题目：
: 1，理论类。Netflix爱问，追着我问Random Forest怎么split，怎么cross validate，
: 还有Neural Network怎么back propagate, 怎么feature selection，用的什么包裹，
: 什么原理，一直问到survival analysis的公式，很久没用于是歇菜了（和treatment
: model混淆了）。对不起内推的大哥了。
: 2，实践类。小公司爱问，类似于码工面试的设计题。这种情况怎么搞，那种情况怎么
: 搞，没见到data只能胡说，就说以前我有一个项目，情况有点类似，我大体是这么做的
|
s*****w
发帖数: 1017 | 43 ca, big ox! Does your background fit for the jd pretty much?
【在 h*****7 的大作中提到】
: 我博士毕业的时候也面了两个IT公司的DS，都是聊聊简历上的东西，加一点点无脑
: design题。on site就是去show off自己的论文。他们也不含糊，使劲吹自己的公司多
: 牛方向多好。我跟着感叹捧场，顺带问了问SF的中餐馆。最后一起鄙视了一些山头，仰
: 视了另一些山头。高高兴兴回家，几天后就给offer了。没见有这么多问题的。
|
h*****7
发帖数: 6781 | 44 not ox. background fit is very important.
【在 s*****w 的大作中提到】
: ca, big ox! Does your background fit for the jd pretty much?
|
c***z
发帖数: 6348 | 45 这才是大牛，谈笑间强虏灰飞烟灭
我跟大牛相比，就是游击队和正规军的区别啊
【在 s*****w 的大作中提到】
: ca, big ox! Does your background fit for the jd pretty much?
|
c***z
发帖数: 6348 | 46 主要补充一下统计方面的，还有机器学习
Statistical Inference https://www.coursera.org/course/statinference
R Programming https://www.coursera.org/course/rprog
Machine learning https://www.coursera.org/course/ml
You still need to pick up big data, try play with the Cloudera VM
data
【在 s*****w 的大作中提到】
: Thanks for sharing!
: I am a postdoc in signal processing and wish to seek for a position in data
: science industry. How can I prepare for the interviews?
|
Y***e
发帖数: 1030 | 47 这两家你是面写production那种，还是偏business analytics 那种？
【在 c***z 的大作中提到】
: Ｆ，Ｌ根本不和我聊简历上的东西，上来就白板
: 可能是竞争加大了
|
m*********r
发帖数: 119 | 48 bless～～
加油！！
【在 c***z 的大作中提到】
: 首先说说教训。如果你是技术骨干，那么在介绍项目的时候，得悠着点，注意不能说涉
: 及保密的东西。这个对于有些人来说是常识，但是对于比较呆的人（比如我），却是需
: 要栽几个跟头才能学到的。
: 然后是面经。大概有这么几类的题目：
: 1，理论类。Netflix爱问，追着我问Random Forest怎么split，怎么cross validate，
: 还有Neural Network怎么back propagate, 怎么feature selection，用的什么包裹，
: 什么原理，一直问到survival analysis的公式，很久没用于是歇菜了（和treatment
: model混淆了）。对不起内推的大哥了。
: 2，实践类。小公司爱问，类似于码工面试的设计题。这种情况怎么搞，那种情况怎么
: 搞，没见到data只能胡说，就说以前我有一个项目，情况有点类似，我大体是这么做的
|
a****k
发帖数: 117 | 49 多谢！有要现场处理数据或是在product design时用R/Python写出 ML算法去处理假定
数据的吗？不好意思，刚才点错了，把我的问题发到你信箱里了
【在 c***z 的大作中提到】
: 首先说说教训。如果你是技术骨干，那么在介绍项目的时候，得悠着点，注意不能说涉
: 及保密的东西。这个对于有些人来说是常识，但是对于比较呆的人（比如我），却是需
: 要栽几个跟头才能学到的。
: 然后是面经。大概有这么几类的题目：
: 1，理论类。Netflix爱问，追着我问Random Forest怎么split，怎么cross validate，
: 还有Neural Network怎么back propagate, 怎么feature selection，用的什么包裹，
: 什么原理，一直问到survival analysis的公式，很久没用于是歇菜了（和treatment
: model混淆了）。对不起内推的大哥了。
: 2，实践类。小公司爱问，类似于码工面试的设计题。这种情况怎么搞，那种情况怎么
: 搞，没见到data只能胡说，就说以前我有一个项目，情况有点类似，我大体是这么做的
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c***z
发帖数: 6348 | 50 product analysis, i.e. would this product be successful?
the right answer to "success metric" question is: what is the business
objective (i.e. what do you mean by successful)?
A/B testing is heavily used there
【在 Y***e 的大作中提到】
: 这两家你是面写production那种，还是偏business analytics 那种？
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d****n
发帖数: 12461 | |
c***z
发帖数: 6348 | 52 2 years and 8 months
not niu at all
it feels like walking on thin ice all the time, since I have no idea if my
ideas would work or not... |
m*********r
发帖数: 119 | 53 bless~~
【在 c***z 的大作中提到】
: 首先说说教训。如果你是技术骨干，那么在介绍项目的时候，得悠着点，注意不能说涉
: 及保密的东西。这个对于有些人来说是常识，但是对于比较呆的人（比如我），却是需
: 要栽几个跟头才能学到的。
: 然后是面经。大概有这么几类的题目：
: 1，理论类。Netflix爱问，追着我问Random Forest怎么split，怎么cross validate，
: 还有Neural Network怎么back propagate, 怎么feature selection，用的什么包裹，
: 什么原理，一直问到survival analysis的公式，很久没用于是歇菜了（和treatment
: model混淆了）。对不起内推的大哥了。
: 2，实践类。小公司爱问，类似于码工面试的设计题。这种情况怎么搞，那种情况怎么
: 搞，没见到data只能胡说，就说以前我有一个项目，情况有点类似，我大体是这么做的
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X*****e
发帖数: 64 | 54 为啥不作马工？以侬的背景难道不比ds有前途？
data
【在 s*****w 的大作中提到】
: Thanks for sharing!
: I am a postdoc in signal processing and wish to seek for a position in data
: science industry. How can I prepare for the interviews?
|
z****e
发帖数: 54598 | 55 这两个在互相融合啊
【在 X*****e 的大作中提到】
: 为啥不作马工？以侬的背景难道不比ds有前途？
:
: data
|
c***z
发帖数: 6348 | 56 Actually I am CS background, my degrees are in CS, Discrete Math, MFE, not
Stats
But I can't write bug free code on a white board...
【在 X*****e 的大作中提到】
: 为啥不作马工？以侬的背景难道不比ds有前途？
:
: data
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P*****6
发帖数: 273 | 57 照这意思，做data scientist还得刷编程试题？结果变成了什么都得会？
【在 c***z 的大作中提到】
: 首先说说教训。如果你是技术骨干，那么在介绍项目的时候，得悠着点，注意不能说涉
: 及保密的东西。这个对于有些人来说是常识，但是对于比较呆的人（比如我），却是需
: 要栽几个跟头才能学到的。
: 然后是面经。大概有这么几类的题目：
: 1，理论类。Netflix爱问，追着我问Random Forest怎么split，怎么cross validate，
: 还有Neural Network怎么back propagate, 怎么feature selection，用的什么包裹，
: 什么原理，一直问到survival analysis的公式，很久没用于是歇菜了（和treatment
: model混淆了）。对不起内推的大哥了。
: 2，实践类。小公司爱问，类似于码工面试的设计题。这种情况怎么搞，那种情况怎么
: 搞，没见到data只能胡说，就说以前我有一个项目，情况有点类似，我大体是这么做的
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S******y
发帖数: 1123 | 58 >"可能是竞争加大了"
Yes. I totally agree with you.
---
Pls check your pm. Thanks!
【在 c***z 的大作中提到】
: Ｆ，Ｌ根本不和我聊简历上的东西，上来就白板
: 可能是竞争加大了
|
P*****6
发帖数: 273 | 59 请教一下，您搞得好像跟marketing更相关，也要survival analysis?
大致用在什么方面？
我以为survival analysis 就生物统计用的多？
【在 c***z 的大作中提到】
: 写了 supervised learning
: 也写了survival analysis，但是在上一个公司的经验里面
|
s*******g
发帖数: 1607 | 60 Churn analysis
【在 P*****6 的大作中提到】
: 请教一下，您搞得好像跟marketing更相关，也要survival analysis?
: 大致用在什么方面？
: 我以为survival analysis 就生物统计用的多？
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d******4
发帖数: 132 | 61 Random forest 的split不就是和bagging差不多嘛？每次random的选择 a set of
covariates.
对不对？
【在 c***z 的大作中提到】
: 首先说说教训。如果你是技术骨干，那么在介绍项目的时候，得悠着点，注意不能说涉
: 及保密的东西。这个对于有些人来说是常识，但是对于比较呆的人（比如我），却是需
: 要栽几个跟头才能学到的。
: 然后是面经。大概有这么几类的题目：
: 1，理论类。Netflix爱问，追着我问Random Forest怎么split，怎么cross validate，
: 还有Neural Network怎么back propagate, 怎么feature selection，用的什么包裹，
: 什么原理，一直问到survival analysis的公式，很久没用于是歇菜了（和treatment
: model混淆了）。对不起内推的大哥了。
: 2，实践类。小公司爱问，类似于码工面试的设计题。这种情况怎么搞，那种情况怎么
: 搞，没见到data只能胡说，就说以前我有一个项目，情况有点类似，我大体是这么做的
|
c***z
发帖数: 6348 | 62 yes :)
【在 d******4 的大作中提到】
: Random forest 的split不就是和bagging差不多嘛？每次random的选择 a set of
: covariates.
: 对不对？
|
t*********u
发帖数: 26311 | 63 这个算是统计还是machine learning？
【在 c***z 的大作中提到】
: yes :)
|
c***z
发帖数: 6348 | |
g*********n
发帖数: 119 | 65 我猜问的是如何split data to build nodes of a tree in the random forest，而不
是split variables.
【在 d******4 的大作中提到】
: Random forest 的split不就是和bagging差不多嘛？每次random的选择 a set of
: covariates.
: 对不对？
|
a***g
发帖数: 2761 | |
s*****n
发帖数: 134 | 67 我猜 Data2014 说的是怎么样采样训练数据，bootstrap / sample with replacement
etc.
而面试问的问题是具体到每一个decision tree里面，从上一层的节点到下一层的左右
子节点的分类原则。最长用到的两个指标是Gini Impurity 和 information gain。 http://en.wikipedia.org/wiki/Decision_tree_learning
【在 g*********n 的大作中提到】
: 我猜问的是如何split data to build nodes of a tree in the random forest，而不
: 是split variables.
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w*****a
发帖数: 218 | 68 不是 每次random的选择 a set of covariates.
是 每次random的选择 a set of variables from ALL available variables
【在 d******4 的大作中提到】
: Random forest 的split不就是和bagging差不多嘛？每次random的选择 a set of
: covariates.
: 对不对？
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m********t
发帖数: 94 | 69 covariates和variables不就是一个东西俩名字么？
RF最基本的几个点还是挺容易的
1. random sample with replacement 1-e^-1的概率被抽到
2. 问题的考点可能是这个 在split的时候 并不是所有的feature都被用到
只有有限个feature 一般来说是n^1/2
3. how to split, information gain总是要知道的 gini impurity也该知道
其实我也没自己写过RF 有个问题从来没问过 却一直有点疑问
random sample with replacement之后到底是把duplicate扔掉还是不扔
就是开始有n个sample 最后是0.63n 还是n个进入每一个tree
【在 w*****a 的大作中提到】
: 不是 每次random的选择 a set of covariates.
: 是 每次random的选择 a set of variables from ALL available variables
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m******a
发帖数: 77 | 70 covariate 可以是 把多个 variable combine 在一起的东西吧
【在 m********t 的大作中提到】
: covariates和variables不就是一个东西俩名字么？
: RF最基本的几个点还是挺容易的
: 1. random sample with replacement 1-e^-1的概率被抽到
: 2. 问题的考点可能是这个 在split的时候 并不是所有的feature都被用到
: 只有有限个feature 一般来说是n^1/2
: 3. how to split, information gain总是要知道的 gini impurity也该知道
: 其实我也没自己写过RF 有个问题从来没问过 却一直有点疑问
: random sample with replacement之后到底是把duplicate扔掉还是不扔
: 就是开始有n个sample 最后是0.63n 还是n个进入每一个tree
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m********t
发帖数: 94 | 71 有没有人给谈谈survival analysis在churn analysis里究竟怎么应用？
【在 s*******g 的大作中提到】
: Churn analysis
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h*********9
发帖数: 233 | |
j**********3
发帖数: 3211 | |
