字节跳动数据科学面经
一面:
- 自我介绍
- 机器学习中常见的回归和分类算法
- AB实验:全流程、两类错误、p值、样本量、中心极限定理、Z检验&t检验、卡方检验,绝对值指标以及比值指标各自适用的检验
- 线性回归共线性、过拟合、正则化
- 针对实习经历问了常用的时序模型以及评价标准
- 对DS和DA的理解
二面:
- 自我介绍
- 逻辑回归的损失函数
- 随机森林和XGBoost的区别
- 主成分分析的原理
- sql窗口函数以及区别
- 中心极限定理和大数定律
三面:
- 自我介绍
- 介绍一个实习中的项目I
- 客户留存率下降怎么分析?
一面:
二面:
三面:
相关推荐