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高频面经总结:最全大数据+AI方向面试100题(附答案详解)

2024-06-24 62

“高频面经“系列共分为五篇,数据分析篇、数据结构与算法篇、大数据研发篇、机器学习篇和深度学习篇,每篇20问,共100问。这“100问”,与其说是面试中出现频率较高的“考题”,更不如说是大数据和AI方向构建完整知识体系的“知识点”。

点击下方各篇链接即可进入查阅相应参考答案,希望致力于大数据和AI方向的小伙伴越来越多,从而推动整个行业发展越来越规范和专业,以期在经济社会中发挥越来越重要的作用。

数据分析篇

高频面经总结:最全大数据+AI方向面试100题(附答案详解)

数据分析主要侧重产品sence与Hive使用

2021 BAT大厂数据分析面试经验:“高频面经”之数据分析篇

Mysql中索引是什么?建立索引的目的?sql语句执行顺序?数据库与数据仓库的区别?OLTP和OLAP的区别?行存储和列存储的区别?Hive执行流程?Hive HDFS HBase区别?数仓中ODS、DW、DM概念及区别?窗口函数是什么?实现原理?数仓中维度建模含义?有哪几种模式?Hive数据倾斜表现、原因及处理?用Python怎么进行数据分析?数据缺失值处理办法Excel中数据透视表,vlookup?AB测试与假设检验?TO C指标体系?如果次留下降了 5%该怎么分析?贝叶斯公式复述并解释应用场景CPA、CPS、CPM、CPT、CPC 是什么?AARRR模型是什么?数据结构与算法篇

高频面经总结:最全大数据+AI方向面试100题(附答案详解)

数据结构与算法侧重核心思路阐述和手撕代码

2021 BAT大厂数据挖掘面试经验:“高频面经”之数据结构与算法篇

什么是链表、队列、堆栈、树图?删除链表中重复的节点(剑指offer 83)两数相加(Leetcode 2)反转链表、环形链表、合并链表创建包含min函数的栈二叉树的最大(最小)树深二叉树的遍历通过前序和中序推后序(重建二叉树)二叉树的最近公共祖先(leetcode 236)电话号码的字母组合(leetcode 17)求1+2+…+n(剑指offer 47)有效括号(leetcode 20)最长公共前缀(leetcode 14)排序算法有哪些?快速排序实现求TopK(堆排序)01背包(动态规划)数据流中的中位数(剑指offer 63)求购股票的最佳时机(leetcode 121)矩阵中的最短路径(剑指offer 65)大数据研发篇

高频面经总结:最全大数据+AI方向面试100题(附答案详解)

大数据研发侧重组件框架原理和编程实践经验

2021 BAT大厂数据开发面试经验:“高频面经”之大数据研发篇

linux常用命令Java虚拟机、垃圾回收机制TCP “三次握手”、 “四次挥手大数据常见组件?HDFS存储机制MapReduce基本流程Hadoop Shffule原理Hadoop常用命令Hadoop优化Hadoop分片、分区Hive常用高阶命令Redis特性Redis、传统数据库、HBase、Hive区别Kafka、Flume对比Spark执行流程Spark RDD是什么?Spark stage划分原理Spark与Hadoop区别与联系Flink API和流/批处理引擎Storm Spark-streaming Flink对比机器学习篇

高频面经总结:最全大数据+AI方向面试100题(附答案详解)

机器学习注重原理理解|算法对比及场景使用

2021 BAT大厂机器学习算法面试经验:“高频面经”之机器学习篇

常见分类算法及应用场景逻辑回归推导SVM相关问题核函数使用生成模型和判别模型基本形式ID3,C4.5和CART区别交叉熵公式原理L1和L2正则化的区别传统机器学习模型有哪些k-means算法流程DBSCAN和Kmeans对比LDA原理PCA与SVD的关系推荐系统常用模型协同过滤适用场景及冷启动Bagging和Boosting区别XGBoost和GDBT区别SGD,Momentum,Adagard,Adam原理过拟合原因及解决办法LightGBM优势深度学习篇

高频面经总结:最全大数据+AI方向面试100题(附答案详解)

深度学习在机器学习基础上知识迭代更加迅速

2021 BAT大厂深度学习算法面试经验:“高频面经”之深度学习篇

反向传播主要思想及推导简要概述HMM、CRF、EM、GMM衡量分类器好坏指标正负样本不平衡的解决办法常用激活函数Tensorflow的工作原理深度学习框架对比ResNet原理及与DenseNet对比BatchNormalization思想及作用卷积层和池化层有什么区别?为什么使用小卷积核而不是大卷积核?Faster-RCNN跟RCNN有什么区别?GRU、LSTM对比梯度消失、梯度爆炸原因及解决方案Seq2Seq模型理解怎么提升网络的泛化能力attention机制原理GAN网络的思想 word2vec训练过程布隆过滤器原理及场景

原文链接:https://blog.csdn.net/linjingyg/article/details/121716426?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522171851498716800186542559%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=171851498716800186542559&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-28-121716426-null-null.nonecase&utm_term=AI%E9%9D%A2%E8%AF%95

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