甲骨文 数据分析工程师 社招面经

一面

1.如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库?

2.如何检验一个个人支付账户都多个人使用?

3.点击流数据应该是实时处理?为什么?哪部分应该实时处理?

4.你认为哪个更好:是好的数据还是好模型?同时你是如何定义“好”?存在所有情况下通用的模型吗?有你没有知道一些模型的定义并不是那么好?

5.什么是概率合并(AKA模糊融合)?使用SQL处理还是其它语言方便?对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言?

6.你是如何处理缺少数据的?你推荐使用什么样的处理技术?

二面

1.你最喜欢的编程语言是什么?为什么?

2.对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。

3.SAS, R, Python, Perl语言的区别是?

4.什么是大数据的诅咒?

5.你参与过数据库与数据模型的设计吗?

6.你是否参与过仪表盘的设计及指标选择?你对于商业智能和报表工具有什么想法?

7.你喜欢TD数据库的什么特征?

8.如果有几个客户查询ORACLE数据库的效率很低。为什么?你做什么可以提高速度10倍以上,同时可以更好处理大数量输出?

9.如何把非结构化的数据转换成结构化的数据?这是否真的有必要做这样的转换?把数据存成平面文本文件是否比存成关系数据库更好?

10.差不多是这样了,因为HR问的非技术的问题都很常见,就不写出来啦。





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