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JobHunting版 - LinkedIn Data Scientist 面经 偏统计
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相关话题的讨论汇总
话题: linkedin话题: data话题: license话题: 统计话题: scientist
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1 (共1页)
f***c
发帖数: 301
1
第一次on-campus interview. 主要问了三个东西:
1.1个store 有10排队 每个队只有一个收银员,然后每个队伍有10个人在排队。另一个
store只有1排队,有10个收银员,有100人在排队,问你会选择哪个队伍来排,假设每个
收银员办理一个客户的时间和variance一样。 那两个Store的expected waiting time
是一样的
但是variance不一样 主要是分析mean-variance
2.问在java里“==”和.equals的区别 还有如果.equals要继承的话怎么写
3.数据分析。linkedin 现在卖一种license给其他公司(每个license可以看成一种产品
)。大概4或者6个公司的数据,每个data point里有三个variable,1.公司名字,2.# of
license purchased 3.unit license的价格. 先问能从数据里看出什么,
基本就是#of license purchased 和unit price正相关。但是这不能说明我们可以提高
unit price来增加# of license purchased.
接着他又给了去年这些公司的# of license purchased 和unit price的情况,问怎么分
析。
第二次是电面,悲剧了。主要面试的是如何建立一个统计模型来预测一个人会不会换工
作,怎么收集数据,尤其是有哪些linkedin数据可以用,需要对linkedin比较了解。另
外如何怎么建model。以及收集数据中有bias怎么办。
通过这些面试和聊天,发现LinkedIn data scientist既做一些统计模型来支持产品开
发,同时也做一些经济分析,就像第二个面试里的例子。而且针对不同背景的人问得也
不太一样。因为我不是cs背景,所以编程方面问的就比较少。
不过要抱怨一下他们的recruiter!第二个面试前2天告诉是test programming skills,
要用collabedit,练习整整两天编程 结果问的是建立model...实在是不靠谱啊。。。
q****x
发帖数: 7404
2
珍贵资料。赞。

每个
time
of

【在 f***c 的大作中提到】
: 第一次on-campus interview. 主要问了三个东西:
: 1.1个store 有10排队 每个队只有一个收银员,然后每个队伍有10个人在排队。另一个
: store只有1排队,有10个收银员,有100人在排队,问你会选择哪个队伍来排,假设每个
: 收银员办理一个客户的时间和variance一样。 那两个Store的expected waiting time
: 是一样的
: 但是variance不一样 主要是分析mean-variance
: 2.问在java里“==”和.equals的区别 还有如果.equals要继承的话怎么写
: 3.数据分析。linkedin 现在卖一种license给其他公司(每个license可以看成一种产品
: )。大概4或者6个公司的数据,每个data point里有三个variable,1.公司名字,2.# of
: license purchased 3.unit license的价格. 先问能从数据里看出什么,

B******5
发帖数: 4676
3
LZ是统计还是CS背景?
y*******g
发帖数: 6599
4
2.问在java里“==”和.equals的区别 还有如果.equals要继承的话怎么写
这个effective java里讲过,好像没有完美的办法来处理equals和subclass
f***c
发帖数: 301
5
我是统计背景的 在美国上过两门cs的课 对data structure还比较熟悉 但是algorithm
就完全不行了

【在 B******5 的大作中提到】
: LZ是统计还是CS背景?
l****3
发帖数: 150
6
how's your c1 interview?

我是统计背景的 在美国上过两门cs的课 对data structure还比较熟悉 但是algorithm
就完全不行了

【在 f***c 的大作中提到】
: 我是统计背景的 在美国上过两门cs的课 对data structure还比较熟悉 但是algorithm
: 就完全不行了

B******5
发帖数: 4676
7
same to me, good luck buddy~

algorithm

【在 f***c 的大作中提到】
: 我是统计背景的 在美国上过两门cs的课 对data structure还比较熟悉 但是algorithm
: 就完全不行了

z*******n
发帖数: 15481
8
good luck
a****2
发帖数: 1458
9
有人知道第一个问题的答案吗
10列还是1列,感觉10列的variance大,但是数学推导两个都一样啊

每个
time
of

【在 f***c 的大作中提到】
: 第一次on-campus interview. 主要问了三个东西:
: 1.1个store 有10排队 每个队只有一个收银员,然后每个队伍有10个人在排队。另一个
: store只有1排队,有10个收银员,有100人在排队,问你会选择哪个队伍来排,假设每个
: 收银员办理一个客户的时间和variance一样。 那两个Store的expected waiting time
: 是一样的
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: )。大概4或者6个公司的数据,每个data point里有三个variable,1.公司名字,2.# of
: license purchased 3.unit license的价格. 先问能从数据里看出什么,

s******n
发帖数: 3946
10
统计搞cs可以,反过来就没机会
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r****t
发帖数: 10904
11
需要啥数学退到? CLT 不是直接够了么?

【在 a****2 的大作中提到】
: 有人知道第一个问题的答案吗
: 10列还是1列,感觉10列的variance大,但是数学推导两个都一样啊
:
: 每个
: time
: of

r****t
发帖数: 10904
12
需要啥数学退到? CLT 不是直接够了么?

【在 a****2 的大作中提到】
: 有人知道第一个问题的答案吗
: 10列还是1列,感觉10列的variance大,但是数学推导两个都一样啊
:
: 每个
: time
: of

a****2
发帖数: 1458
13
大牛给个解,统计的东西真忘光了

【在 s******n 的大作中提到】
: 统计搞cs可以,反过来就没机会
k*******a
发帖数: 772
14
第一题,我觉得expected不一样,第二个store要小点
第三题,为什么是正相关呢? 一般我们买东西不是多买更便宜吗?
l***4
发帖数: 1788
15
搞笑呢吧

★ 发自iPhone App: ChineseWeb - 中文网站浏览器

【在 s******n 的大作中提到】
: 统计搞cs可以,反过来就没机会
B******5
发帖数: 4676
16
觉得说反了

【在 l***4 的大作中提到】
: 搞笑呢吧
:
: ★ 发自iPhone App: ChineseWeb - 中文网站浏览器

a****2
发帖数: 1458
17
CLT说n 个independent variable的variance converge to 1/n*单个variable,那10列
和1列的case不都是10个independent variable吗

【在 r****t 的大作中提到】
: 需要啥数学退到? CLT 不是直接够了么?
1 (共1页)
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为啥很少L,F的面经G intern电面面经
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