数据挖掘相关的岗位的社招面试该如何准备？ 举报 理由 举报 取消 我面的大部分是数据挖掘，机器学习，推荐算法相关等岗位。我的经验是，阿里比较重视项目经验（总是为你通过什么方法效果提升了多少），百度比较重视数据结构和算法的基本功。那么问题来了，1 并不是每个项目都能成功，提升到很好的效果，也就是没有成功的项目经验，那么怎么办？ 2 数据结构和算法，其实工作中大部分是数据处理的工作，面试中遇到的相关题目很少在工作中遇到，比如排序一般都是用语言自带的排序，反转单链表这种问题工作有种也不会遇到，既然工作中不怎么会遇到的问题为啥面试那么重视？ 3 公式推导和理论有多重要？ 2018年1月18日 1 条回复 1553 次浏览 人工智能,学习,推荐,数据挖掘,机器,算法,面试
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1. 没有好的效果提升，同样也是你的经验，提取哪些特征，使用了哪些模型，优化的经历，一般都会有些提升，即使没提升，你在这个过程也学习了，你的经历在新岗位同样有用。
2. 数据结构基础面试能面你的代码能力，思维能力，很多公司对于校招或毕业一两年的更看重你的编码能力，基础掌握程度。数据结构大学都学了，这些都很基本。掌握这些基本原理，在工作中也会对你的代码有提升。
3.机器学习的公式推导能帮助你更加深刻的理解这个模型，在你实际应用中能对挑选的特征有深刻理解。
所以这些对于算法工程师是蛮重要的。校招或刚工作不久，重点把我编码和基础吧。工作几年了，模型理解程度，相关经验更重要些。