研究员面试结构化必背100题
1-20: 个人和项目经验相关问题
1. 您能介绍一下自己吗？
2. 请描述一项您最引以为傲的项目，并说明您在项目中扮演的角。
3. 您能够举出一个例子，说明您如何推动并完成一项艰巨的项目？
4. 您看重项目中哪些方面？请举例说明。
5. 您知道如何使用SPSS等统计软件吗？
6. 您有使用SQL或其他结构化查询语言的经验吗？
7. 您在数据分析方面的技能如何？
8. 您知道如何进行假设检验吗？请解释一下。
9. 您在数据可视化方面使用过哪些工具？
10. 您处理过哪些复杂数据集？请举例说明。
11. 您与团队其他成员的沟通方式是怎样的？
12. 您擅长处理哪种数据？
13. 您有从数据源到业务结果全部自己完成过的项目吗？
14. 您如何清洗数据？
15. 您在数据集中遇到过缺失值吗？您是如何处理的？
16. 谈谈您最近的项目，涉及哪些业务场景？
17. 您是如何衡量数据分析的成功与否的？
18. 您在构建预测模型时，最常用的模型是哪一个？
19. 您是如何衡量模型性能的？
20. 您在完成大型数据分析项目时，如何保证项目推进和结果输出？
21-40: 技能与方法论相关问题
21. 您是如何选择采用哪种分析技术的？
22. 您如何评估模型的准确性？
23. 您知道如何进行数据采样吗？
24. 您是如何处理数值型与分类型特征的？
25. 您如何对特征工程进行版本控制？
26. 您在模型选择时会考虑哪些因素？
27. 您如何处理类别不平衡的数据集？
28. 您知道如何使用Python和R吗？
29. 您了解机器研究中的降维吗？
30. 您擅长使用监督、非监督和半监督算法吗？
31. 您什么时候会选择使用随机森林和决策树算法？
32. 您如何防止过拟合的产生？
33. 您在进行数据分析时经常使用的算法是哪一个？
34. 您知道如何使用k-means来进行聚类吗？
35. 您是如何进行多变量分析的？
36. 谈谈您所熟悉的一些特征选择方法及其优缺点。
37. 您最近在自然语言处理方面的研究是什么？
38. 您如何使用集成研究技术来提高模型准确率？
39. 您知道关联规则挖掘是做什么的吗？请举一个例子。
40. 您喜欢哪种数据可视化方式，并为什么？
41-60: 机器研究和深度研究相关问题
41. 您对机器研究有什么了解？
42. 您知道什么是神经网络吗？
43. 能否解释一下什么是深度研究？
44. 您知道什么是卷积神经网络吗？其用处是什么？
45. 您对循环神经网络有什么了解？
46. 您知道如何优化神经网络吗？
47. 您如何识别图像中的物体？
48. 您知道什么是半监督研究吗？
49. 您如何检测图像或视频中的异常值？
50. 您如何进行时间序列分析？
51. 您对机器研究中的数据预处理有什么了解？
52. 您对图像增强有什么了解？
53. 您喜欢哪种机器研究框架？
54. 在TensorFlow和PyTorch之间，您更喜欢哪一个？
55. 您知道如何使用Keras并构建神经网络吗？
56. 您使用过哪些深度研究框架？
57. 您知道什么是keras-tuner吗？
58. 您是如何手动搭建深度研究模型的？
59. 您知道什么是迁移研究吗？请详细说明一下。
面试综合分析100题60. 您如何训练一个文本分类器？
61-80: 数据库管理相关问题
61. 您使用过哪些数据库？请谈谈您最擅长的是哪一个。
62. 您知道如何进行数据集备份吗？
63. 您在处理数据库方面最重视哪些方面？
64. 您知道如何进行数据库优化吗？
65. 您是如何保证数据库安全的？
66. 您知道什么是数据库索引吗？请说一说。
67. 您擅长编写什么样的SQL查询？
68. 您如何进行数据分区并进行优化？
69. 您知道如何对数据库进行监控吗？
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