《数据挖掘——从入门到求职》 by ZakeXu 最近秋招已经接近尾声，从去年8月底开始，先后参加了datacastle、阿里天池、牛客网各自的数据挖掘比赛（均为top10），今年4月份又先后去百度、腾讯实习，到现在秋招快结束，也将近一年的时间，最终拿到手的比较有分量的offer主要是腾讯、百度、华为三家企业的offer，都是sp。下面将过去一年的一些经验做一下小总结，不一定是最合适的方法，但是当毫无头绪的时候，可以参考参考。 （一）简介 1.首先介绍企业对该岗位的一些能力需求，直接贴bat在该方向的相应岗位jd： （1）百度：机器学习/数据挖掘工程师 （2）阿里：算法工程师 （3）腾讯：基础研究 2.个人感觉数据挖掘是一个比较大的概念，可以理解为： 数据挖掘 = 业务知识 + 自然语言处理技术（NLP）+ 计算机视觉技术（CV）+ 机器学习/深度学习（ML/DL） （1）其中业务知识具体指的是个性化推荐、计算广告、搜索、互联网金融等；NLP，CV分别是处理文本、图像视频数据的领域技术，可以理解为是将非结构化数据提取转换成结构化数据；最后的ml/dl技术则是属于模型学习理论； （2）在选择岗位时，各个公司都没有一套标准的称呼，但是所做的事情无非2个大方向，一种是主要钻研某个领域的技术，比如自然语言处理工程师、计算机视觉工程师、机器学习工程师等；一种是将各种领域技术应用到业务场景中去解决业务需求，比如数据挖掘工程师、推荐系统工程师等；具体的称呼不重要，重要的是平时的工作内容； PS：在互联网行业，数据挖掘相关技术应用比较成功的主要是推荐以及计算广告领域，而其中涉及到的数据主要也是文本，所以NLP技术相对来讲比较重要，至于CV技术主要还是在人工智能领域（无人车、人脸识别等）应用较多，本人了解有限，相关的描述会较少； 3.根据之前的分析，也可以看到该岗位所需要的3种基本能力分别是业务经验、算法能力和工程能力； （二）入门 1.工程能力 （1）编程基础：需要掌握一大一小两门语言，大的指C++或者JAVA，小的指python或者shell脚本；需要掌握基本的数据库语言； 建议：MySQL + python + C++；语言只是一种工具，看看语法就好； 推荐书籍：《C++ primer plus》 在当今数字化时代，掌握Linux操作系统、数据结构与算法分析基础以及自然语言处理等技能对于计算机科学领域的专业人士来说至关重要。以下是基于这些技能的详细内容重构和建议：

开发平台：Linux

  • 推荐书籍：《Linux私房菜》：本书是一本经典的Linux系统管理指南，适合初学者通过实践学习Linux操作系统的基本原理和应用。

    数据结构与算法分析基础

  • 掌握常见的数据结构以及操作（线性表，队，列，字符串，树，图等）：了解这些基本数据结构及其操作是进行有效编程的前提。

  • 掌握常见的计算机算法（排序算法，查找算法，动态规划，递归等）：熟练掌握这些算法有助于解决实际问题，提高编程效率。

  • 多敲代码，多上OJ平台刷题：通过实际编码练习和参加在线编程竞赛来巩固所学知识。

  • 推荐书籍：《大话数据结构》《剑指offer》：这两本书分别从不同角度介绍了数据结构和算法的应用，有助于提升解题能力。

    海量数据处理平台

  • hadoop（mr计算模型，java开发）或者spark（rdd计算模型，scala开发）：选择后者是因为其提供了更强大的并行处理能力。

  • 重点是会使用，有精力的话可以看看源码了解集群调度机制之类的：了解底层原理有助于更好地利用大数据技术。

  • 推荐书籍：《大数据spark企业级实战》：这本书详细介绍了如何在企业环境中应用Spark进行大规模数据处理。

    算法能力

  • 数学基础：包括概率论、数理统计、线性代数、随机过程、最优化理论等。

  • 机器学习/深度学习：掌握多种机器学习模型和理论，如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升机（GBDT）、XGBoost、贝叶斯分类器、K近邻算法（KNN）、K均值聚类（K-means）等。

  • 自然语言处理：了解TF-IDF、Word2Vec、LDA等方法。

  • 掌握常见算法（排序算法，查找算法，动态规划，递归等）：熟练运用这些算法解决实际问题。

  • 推荐书籍：《统计学习方法》《机器学习》《机器学习实战》《UFLDL》：这些书籍涵盖了机器学习和深度学习的各个方面，适合深入学习。

    业务经验

  • 了解推荐以及计算广告相关知识：掌握相关技术和策略，以适应市场变化。

  • 通过参加数据挖掘竞赛熟悉相关业务场景：常见的比赛有Kaggle、阿里天池、datacastle等。

  • PS:以上都是一些入门级别的介绍，在长期的学习中，应该多看顶会paper，多读开源代码，多学习优秀解决方案：不断学习和实践是提高专业技能的关键。

    求职

  1. 简历：包含个人信息、教育背景、求职意向、照片可有可无。重点展示竞赛经历、实习经历、项目经历和掌握的技能，获奖情况也需提及。最好将简历控制在一页内。
  2. 加分项：博客、GitHub、竞赛Top10、顶会论文等均可作为简历加分项。 构建一份出色的简历：如何提升你的求职竞争力 在求职过程中，一份出色的简历是成功的关键。以下是一些建议，帮助你打造一个能够吸引面试官注意的简历。 首先，了解并利用国内优秀的互联网公司资源。例如，百度、腾讯、阿里巴巴、网易（涵盖互联网、游戏和有道）、华为、今日头条、滴滴研究院、一点资讯和360等公司都是值得考虑的选项。如果你倾向于在深圳发展，那么百度深研、腾讯总部以及华为深圳等地的机会可能会更多。 其次，利用实习机会提升简历质量。通常企业给应届生的HC分配比例为实习生留用：校招提前批：校招正式=4:3:3，因此通过实习生身份进入企业并争取留用是一个不错的选择。 此外，建立良好的人脉关系也是关键。联系公司内部的师兄师姐或熟人，将简历直接提交给他们，这样不仅可以同时面试多个团队，还能增加被录用的机会。 加入求职交流群，与其他求职者共享资源，这有助于你获取更多信息和经验。 在投递简历时，尽量内推，许多公司提供免笔试的待遇。此外，多刷题，加强技术能力的锻炼，如在牛客网上进行针对性复习，这将大大提高你在笔试中的表现。 在面试阶段，准备充分是至关重要的。一般该岗位至少需要进行三轮面试，包括两轮技术面和一轮HR面。技术面通常包括自我介绍、项目介绍和算法提问等环节。在自我介绍中，要简洁明了地展示自己的研究方向、成就和优势；在项目介绍中，确保对简历上的项目了如指掌，并按照三部曲进行介绍；在算法提问环节，熟练掌握常见机器学习模型的原理和解决方案。 最后，记得保持积极的态度和专业的着装，这将有助于你在面试中脱颖而出。祝你在求职道路上一帆风顺！ 在准备数据结构和算法面试时，掌握基础的代码实现是至关重要的。这包括快速排序、冒泡排序、堆排序、归并排序、二分查找和二叉树的各种遍历方法。此外，对于剑指offer的题目要有所了解，并有精力的话可以尝试刷leetcode以提高编程能力。 面试过程中，积极引导面试官提问是非常重要的。例如，当被问及GBDT（梯度提升决策树）的原理时，可以主动展示自己的知识储备，而不仅仅是简单地回答。面试并非仅仅是问答式的交流，而是需要双方进行深入的沟通和讨论。因此，尽可能地将面试变成一种聊天式的对话，分享自己的见解和想法。 除了基础内容外，还可以在面试中展示自己的其他亮点，如对最新研究论文的讨论以及技术观点等。这样可以凸显出自己的独特之处。 不同公司的面试风格各有特点：
  3. 百度：注重技术实力，面试中会要求写代码，技术面试和经理面试相结合。
  4. 华为：主要围绕项目经验和智力问题，还会涉及价值观等方面。
  5. 滴滴研究院：与百度类似，面试风格偏向技术导向。 以下是一些常见的面试题及其解析：
  6. 理解几种模型（SVM、LR、GBDT、EM）的原理和公式推导。
  7. 比较RF（随机森林）和GBDT（梯度提升决策树）的区别，以及它们在处理连续值问题上的方法。
  8. 讨论特征选择的方法，以及过拟合问题的解决方法。
  9. K-means算法的原理、优缺点和改进方法。
  10. 解释常见分类模型（如SVM、决策树、贝叶斯等）的优缺点、适用场景和如何选择合适的模型。
  11. SVM为什么要引入拉格朗日优化方法？
  12. 如果面试官什么都不懂，详细解释CNN（卷积神经网络）的原理。
  13. 分析海量文本数据优化相似度的方法。
  14. 讨论梯度下降法的优点和缺点。
  15. 对比EM（期望最大化）和K-means的关系。
  16. L1和L2正则化的区别以及如何解决L1求导困难的问题。
  17. 如何在保证模型性能的同时用尽可能少的样本训练模型？
  18. 解释Word2Vec的原理以及哈夫曼树的改进方法。
  19. 对未来推荐算法的看法。
  20. 在模型训练迭代中如何评估效果？
  21. 解决G级文本数据处理问题，比如统计访问IP最高的10个IP。如果只用Linux命令该如何解决？ 19）在考虑如何取出一条绳子的两端，假设绳子燃烧完毕需要1个小时，并且所有绳子材质不同且不均匀。要解决这个问题，我们可以采用一种策略：首先将绳子的一端点燃，然后等待1小时，这样绳子就会烧完。接着，我们可以通过切割绳子的方式取出两端，从而得到所需的1小时加15分钟的时间。 20）对于M*N的方格问题，我们需要从最左下方开始往最右上方走，每次只能向右或向上移动。这个问题可以转化为一个图论问题，其中每个格子代表一个节点，边的长度表示移动的距离。由于中间有若干个格子不能走，我们需要在图中添加一些额外的约束条件，以确保路径的存在性。这可以通过使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）等算法来实现。 21）实现HMM（隐马尔可夫模型）的状态转移代码需要以下步骤：
  • 定义状态和观测值之间的转移概率矩阵；
  • 初始化状态概率分布；
  • 根据观测值更新状态概率分布；
  • 输出最终状态序列。 22）最短路径问题的解决方法通常涉及图论中的Dijkstra算法或Floyd-Warshall算法。这些算法可以用于计算图中两个节点之间的最短路径。 23）拼车软件的价格定价和优化方法可以从以下几个方面入手：
  • 根据市场需求和竞争状况设定合理的价格区间；
  • 提供多种支付方式以增加用户选择；
  • 引入动态定价策略，根据供需关系调整价格；
  • 通过数据分析预测需求变化，提前调整价格策略。 24）为了在抽牌游戏中选出最大的牌，我们可以采用以下策略：
  • 随机抽取一张牌并丢弃；
  • 如果这张牌比之前的最大牌还要大，则更新最大牌为这张牌；
  • 重复上述过程直到抽到最大的牌为止。 25）降雨量的预测可以通过分析历史气象数据、卫星云图等信息来实现。常用的方法是利用机器学习模型，如支持向量机（SVM）、神经网络（NN）等进行训练和预测。 26）K-means聚类算法是一种基于距离的聚类方法，它的基本思想是将数据集划分为K个簇，使得每个簇内的数据点之间距离尽可能小，而簇与簇之间的距离尽可能大。以下是一个简单的K-means算法实现：
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
# 生成模拟数据
data = np.random.rand(100, 2)
# 设置聚类数量K
K = 5
# 使用K-means算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=K)
kmeans.fit(data)
# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_

27）解决矩阵相乘问题的mr方案可以使用高斯消元法或LU分解法。这里给出一个使用Python实现的简单示例：

import numpy as np
def matrix_multiply(A, B):
n = len(A)
C = np.zeros((n, n))
for i in range(n):
for j in range(n):
C[i][j] = sum(A[i][k] * B[k][j] for k in range(n))
return C
# 示例矩阵
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])
result = matrix_multiply(A, B)
print(result)

28）SQL语句的一些优化技巧包括：

  • 使用索引来加速查询速度；
  • 避免使用SELECT *，而是指定需要的列；
  • 合理设计表结构，减少数据冗余；
  • 使用JOIN代替子查询以提高性能；
  • 使用分区表来提高查询效率。 29）关于集群调度的经验trick主要包括以下几点：
  • 根据任务类型和资源类型进行负载均衡；
  • 使用缓存来减少数据库访问次数；
  • 实施优先级队列来确保关键任务的执行顺序；
  • 定期检查和优化调度策略。