rt，携程大数据分析的面经，来攒个rp

一面：

       坐标上海，8.29上周四在现场一面，大教室好多人，一人一个桌子。

实习方面：

• 自我介绍，实习项目介绍（个人/team，负责部分）
• 怎么做的数据清洗，缺失值、脏数据等等
• 训练集维数大吗，用的集群还是单机，用过什么集群平台；了解Spark吗
• 如果让你用Python来做你的清洗工作，你能Handle吗

Machine Learning：

• 你有自己用过别的模型然后调参之类的吗？能说一下基本的调参流程吗？XGB知道吗，以XGB为例子说一下调参流程吧
• XGB和GBDT的区别有哪些？
• 知道SVM吗？核函数是什么，干嘛的
• RF每棵树之间有什么关系吗？每棵树是怎么选择特征优先进行分裂的？subfeature的经验值通常是多少？
• 线性回归，画了一个图，问怎么用回归拟合（对数变换）。然后问怎么确定这个阶是对数还是别的？（蒙了个box-cox好像对了）

Python：

• 用py2还是py3，给一个list怎么去重
• 给两个list，怎么用一行代码生成一个dict（让你用列表生成式）
• pandas对DataFrame的每一行调用一个函数怎么做？想要根据index删除行怎么做？

Deep Learning

       问你懂不懂深度学习，我说我知道dnn和cnn，然后就问我cnn有哪些层，卷积和池化的作用分别是什么，没了= =

数理统计

       这个就问了数理统计里最重要的两个定理是什么（大数定律和CLT），然后让你简述一下。

Hive：

       因为我实习的时候写HQL比较多，就问我有没有什么优化查询语句的经验（随便扯了几个，count distinct，semi join什么的）。还有partition和bucket的区别

业务场景

       面试最后问了一个业务场景题：一个用户订了一个酒店，现在要给她推荐旅游景点，从数据的角度你需要获取哪些信息呢？

一面总结：大概就面了30多分钟，总的来说感觉面的都是比较碎的基础知识，没有现场写代码或者写sql之类的，最后面试结束还主动和我握了个手233。希望能进到二面吧。。

二面：

       一面结束后第二天傍晚就接到电话，约第二轮电话面试时间，定的是今天上午11点。电话接通是个女面试官，一开始让你自我介绍，然后说一下做过的数据分析项目，（听到这里我以为是HR面，后面发现并不是。。）简单的说了一下之后也没太深究，然后开始介绍部门做的是什么，说了一堆名词其实我也没太听懂（我好菜。。大概好像就是酒店定价方面的）
       然后她问我会不会Java（不会），学没学过多目标优化算法（没学过..），会不会pyspark（会），会不会scala（不会..），知道Hive吗（用过，会写hql）等等。接着问我有没有想问她的.
       然后问我能不能来实习，说实习可以让我看看对工作感不感兴趣什么的，我说可以来但是手头还在实习，不能立马来。接下来大概是问了些简历问题吧：

• 为什么想做数据分析方向
• 你的职业规划是什么
• 概率论学的怎么样，说一下Naive Bayes的原理
• Machine Learning学了多久，会推导公式吗，说一下LR的推导

       到这里没了，最后说可能还会有一轮面试，等电话通知。。感觉有点凉，希望能抬我一手吧555，到现在就进了2次面试，第一次到二面，上岸太困难(菜的真实)