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如何准备机器学习工程师的面试

机器学习方面的面试主要分成三个部分： 算法和理论基础 工程实现能力与编码水平 业务理解和思考深度 理论方面，我推荐最经典的一本书《统计学习方法》，这书可能不是最全的，但是讲得最精髓，薄薄一本，适合面试前突击准备。

冰冻三尺非一日之寒，首先 ，你要了解你自己的专业要求是什么，其次你要了解你的工作需求是是什么？只有你自己能够了解自己和专业的时候，你才能做最好的自己。好的自我介绍决定了面试的80 不管你相不相信，你适不适合这份工作，HR在你自我介绍的阶段，已经基本决定了。

以我应聘失败的经验来说：第一是算法要过硬，大部分IT公司都会面/笔这个（这个我都过了）；第二是机器学习基础知识要扎实，具备相关项目经验（我败在与数据挖掘紧密相关项目太少上）。

面试大数据工作要做好哪些准备?

简历 大家都知道面试一定要带简历，那么怎样才能制作出一份让面试官满意的简历呢。这里小编建议大家可以试试STAR法则，可以着重凸显出自己在数据分析项目中取得的成绩。另外简历一定要结合招聘要求来制作，与招聘要求的匹配度越高才更容易被hr发现，不要偷懒，用一份简历打天下。

Java语言对于大数据工程师而言，是最基础的必问知识点。Java基础你需要准备Java语言基础语法、Java集合类的使用和底层代码的实现、Java多线程、Java虚拟机、Java网络等等。你在投递简历之前，要先确保自己对于这些知识都有一定的掌握，毕竟机会只会给有准备的同学。

首先，我觉得面试官有责任保证面试过程是一次高效的交流。你要获取到你需要的信息，对面试者做全方位的考量；面试者也要获取到他需要的信息，面试官（若面试成功很大可能是自己的上级）的水平，公司技术要求水平，自己是否适合这家公司，公司是否需要自己。

业务能力（数据思维）数据分析的本质是要对业务有帮助。因此数据分析有一个很重要的知识点就是用户画像。用户画像是企业业务中用到比较多的场景，对于数据分析来说，就是对数据进行标签化，实际上这是一种抽象能力。关于如何准备数据分析师面试，青藤小编就和您分享到这里了。

不同会员制的探讨。日活，人均使用时长下降了你怎么拆解分析。直播收入下降了怎么分析等等。关于数据分析师跳槽应该如何准备面试，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。

百度机器学云平台是什么?

1、百度机器学习云平台是基于百度公有云和私有云平台，由百度基础架构部自主研发的机器学习产品。面向百度公有云和私有云的机器学习/数据挖掘/数据分析的用户，致力于建设业界领先的机器学习云平台。

2、百度机器学习云平台（Baidu Machine Learning，简称BML）。百度机器学习云平台是百度公司多年以来大规模分布式机器学习方面的技术优势积累。不仅提供了丰富、高效、成熟的机器学习算法，还打通了机器学习的全流程。应用方向：用户可以便捷地完成从原始数据格式化、统计、训练、评估、预测、发布模型服务等应用。

3、百度在5月20日宣布开源其深度机器学习平台，这一举动背后，隐藏的是对业界挑战的深刻理解与远见。作为深度学习领域的先驱，百度通过“深盟”开源组织，汇集了来自微软亚洲研究院、华盛顿大学等顶尖机构的开发者，共同打造了一个易于使用且质量上乘的分布式机器学习平台。