15道大数据岗位面试题

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?

1、你处理过的最大的数据量?你是如何处理他们的?处理的结果。2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目?你是如何对其结果进行衡量的?

3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则?

4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离?

5、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?

6、如何设计一个解决抄袭的方案?

7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用?

8、点击流数据应该是实时处理?为什么?哪部分应该实时处理?

9、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?

10、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?

11、你是如何处理缺少数据的?你推荐使用什么样的处理技术?

12、你最喜欢的编程语言是什么?为什么?

13、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。

14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是?

15、什么是大数据的诅咒?