数据科学、机器学习相关职位的面(笔)试的内容往往包括:

  • 数理统计概念知识
  • 机器学习基础知识
  • 编程能力的考核
  • 实际项目经验、能力
  • 与公司、团队的契合度

  • 以上五点的侧重点因公司和岗位而异。但总体来说,我们发现不少求职者、即使有一些相关的工作经验,在面对第一项数理统计概念知识和第二项机器学习基础知识,也经常出现答不好的情况。
    面试题库这个板块就是针对针对第一项与第二项的训练与自我检测。所有题目都来自于各大公司的真实面试。
    特别说明:每个公司/岗位的侧重点不同,被考查的重点也因此不同。我们的题库是尽量地去覆盖更多知识点,请按照您的需求选择题目类型。


重要的话说三遍!
题库每月更新四次,多多刷题,让你的面试更给力!
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卷1:机器学习理论

更新日期:2017-11-1


卷2:机器学习理论

更新日期:2017-11-1


卷3:机器学习理论

更新日期:2017-11-1


卷4:机器学习理论

更新日期:2017-11-1


卷5:线性代数基础

更新日期:2017-11-8


卷6:机器学习理论

更新日期:2017-11-15


卷7:机器学习理论

更新日期:2017-11-22


卷8:概率统计

更新日期:2017-12-1


卷9:机器学习理论

更新日期:2017-12-8


卷10:线性代数基础

更新日期:2017-12-15


卷11:概率统计

更新日期:2017-12-22


卷12:概率统计

更新日期:2018-1-1


卷13:机器学习理论

更新日期:2018-1-8


卷14:自然语言处理

更新日期:2018-1-15


卷15:机器学习理论

更新日期:2018-1-22


卷16:概率统计

更新日期:2018-2-1


卷17:机器学习理论

更新日期:2018-2-8


卷18:A/B Test

更新日期:2018-2-14


卷19:线性代数基础

更新日期:2018-2-22


 
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