大數據演算法面試

❶ 數據分析師常見的面試問題

關於數據分析師常見的面試問題集錦

1、你處理過的最大的伏汪隱數據量?你是如何處理他們的?處理的結果。

2、告訴我二個分析或者計算機科學相關項目?你是如何對其結果進行衡量的?

3、什麼是：提升值、關鍵績效指標、強壯性、模型按合度、實驗設計、2/8原則?

4、什麼是：協同過濾、n-grams, map rece、餘弦距離?

5、如何讓一個網路爬蟲速度更快、抽取更好的信息以及更好總結數據從而得到一干凈的資料庫?

6、如何設計一個解決抄襲的方案?

7、如何檢驗一個個人支付賬戶都多個人使用?

8、點擊流數據應該是實時處理?為什麼?哪部分應該實時處理?

9、你認為哪個更好：是好的數據還是好模型?同時你是如何定義「好」?存在所有情況下通用的模型嗎?有你沒有知道一些模型的定義並不是那麼好?

10、什麼是概率合並(aka模糊融合)?使用sql處理還是其它語言方便?對於處理半結構化的數據你會選擇使用哪種語言?

11、你是如何處理缺少數據的?你推薦使用什麼樣的處理技術?

12、你最喜歡的編程語言是什麼?為什麼?

13、對於你喜歡的統計軟體告訴你喜歡的與不喜歡的3個理由。

14、sas, r, python, perl語言的區別是?

15、什麼是大數據的詛咒?

16、你參與過資料庫與數據模型的設計嗎?

17、你是否參與過儀表盤的設計及指標選擇?你對於商業智能和報表工具有什麼想法?

18、你喜歡td資料庫的什麼特徵?

19、如何你打算發100萬的營銷活動郵件。你怎麼去優化發送?你怎麼優化反應率?能把這二個優化份開嗎?

20、如果有幾個客戶查詢oracle資料庫的效率很低。為什麼?你做什麼可以提高速度10倍以上，同時可以更好處理大數量輸出?

21、如何把非結構化的數據轉換成結構化的數據?這是否真的有必要做這樣的轉換?把數據存成平面文本文件是否比存成關系資料庫更好?

22、什麼是哈希表碰撞攻擊?怎麼避免?發生的頻率是多少?

23、如何判別maprece過程有好的負載均衡?什麼是負載均衡?

24、請舉例說明maprece是如何工作的?在什麼應用場景下工作的很好?雲的安全問題有哪些?

25、(在內存滿足的情況下)你認為是100個小的哈希表好還是一個大的哈希表，對於內在或者運行速度來說?對於資料庫分析的評價?

26、為什麼樸素貝葉斯差?你如何使用樸素貝葉斯缺廳來改進爬蟲檢驗演算法?

27、你處理過白名單嗎?主要的規則?(在欺詐或者爬行檢驗的情況下)

28、什麼是星型模型?什麼是查詢表?

29、你可以使用excel建立邏輯回歸模型嗎?如何可以，說明一下建立過程?

30、在sql, perl, c++, python等編程過程上，待為了提升速度優化過相關代碼或者演算法嗎?如何及提升多少?

31、使用5天完成90%的精度的解決方案還是花10天完成100%的精度的解決方案?取決於什麼內容?

32、定義：qa(質量保障)、六西格瑪、實驗設計。好的與壞的實驗設計能否舉個案例?

33、普通線性回歸模型的缺陷是什麼陵喚?你知道的其它回歸模型嗎?

34、你認為葉數小於50的決策樹是否比大的好?為什麼?

35、保險精算是否是統計學的一個分支?如果不是，為何如何?

36、給出一個不符合高斯分布與不符合對數正態分布的數據案例。給出一個分布非常混亂的數案例。

37、為什麼說均方誤差不是一個衡量模型的好指標?你建議用哪個指標替代?

38、你如何證明你帶來的演算法改進是真的有效的與不做任何改變相比?你對a/b測試熟嗎?

39、什麼是敏感性分析?擁有更低的敏感性(也就是說更好的強壯性)和低的預測能力還是正好相反好?你如何使用交叉驗證?你對於在數據集中插入雜訊數據從而來檢驗模型的.敏感性的想法如何看?

40、對於一下邏輯回歸、決策樹、神經網路。在過去XX年中這些技術做了哪些大的改進?

41、除了主成分分析外你還使用其它數據降維技術嗎?你怎麼想逐步回歸?你熟悉的逐步回歸技術有哪些?什麼時候完整的數據要比降維的數據或者樣本好?

42、你如何建議一個非參數置信區間?

43、你熟悉極值理論、蒙特卡羅邏輯或者其它數理統計方法以正確的評估一個稀疏事件的發生概率?

44、什麼是歸因分析?如何識別歸因與相關系數?舉例。

45、如何定義與衡量一個指標的預測能力?

46、如何為欺詐檢驗得分技術發現最好的規則集?你如何處理規則冗餘、規則發現和二者的本質問題?一個規則集的近似解決方案是否可行?如何尋找一個可行的近似方案?你如何決定這個解決方案足夠好從而可以停止尋找另一個更好的?

47、如何創建一個關鍵字分類?

48、什麼是僵屍網路?如何進行檢測?

49、你有使用過api介面的經驗嗎?什麼樣的api?是谷歌還是亞馬遜還是軟體即時服務?

50、什麼時候自己編號代碼比使用數據科學者開發好的軟體包更好?

51、可視化使用什麼工具?在作圖方面，你如何評價tableau?r?sas?在一個圖中有效展現五個維度?

52、什麼是概念驗證?

53、你主要與什麼樣的客戶共事：內部、外部、銷售部門/財務部門/市場部門/it部門的人?有咨詢經驗嗎?與供應商打過交道，包括供應商選擇與測試。

54、你熟悉軟體生命周期嗎?及it項目的生命周期，從收入需求到項目維護?

55、什麼是cron任務?

56、你是一個獨身的編碼人員?還是一個開發人員?或者是一個設計人員?

57、是假陽性好還是假陰性好?

58、你熟悉價格優化、價格彈性、存貨管理、競爭智能嗎?分別給案例。

59、zillow』s演算法是如何工作的?

60、如何檢驗為了不好的目的還進行的虛假評論或者虛假的fb帳戶?

61、你如何創建一個新的匿名數字帳戶?

62、你有沒有想過自己創業?是什麼樣的想法?

63、你認為帳號與密碼輸入的登錄框會消失嗎?它將會被什麼替代?

64、你用過時間序列模型嗎?時滯的相關性?相關圖?光譜分析?信號處理與過濾技術?在什麼樣的場景下?

65、哪位數據科學有你最佩服?從哪開始?

66、你是怎麼開始對數據科學感興趣的?

67、什麼是效率曲線?他們的缺陷是什麼，你如何克服這些缺陷?

68、什麼是推薦引擎?它是如何工作的?

69、什麼是精密測試?如何及什麼時候模擬可以幫忙我們不使用精密測試?

70、你認為怎麼才能成為一個好的數據科學家?

71、你認為數據科學家是一個藝術家還是科學家?

72、什麼是一個好的、快速的聚類演算法的的計算復雜度?什麼好的聚類演算法?你怎麼決定一個聚類的聚數?

73、給出一些在數據科學中「最佳實踐的案例」。

74、什麼讓一個圖形使人產生誤解、很難去讀懂或者解釋?一個有用的圖形的特徵?

75、你知道使用在統計或者計算科學中的「經驗法則」嗎?或者在商業分析中。

76、你覺得下一個20年最好的5個預測方法是?

77、你怎麼馬上就知道在一篇文章中(比如報紙)發表的統計數字是錯誤，或者是用作支撐作者的論點，而不是僅僅在羅列某個事物的信息?例如，對於每月官方定期在媒體公開發布的失業統計數據，你有什麼感想?怎樣可以讓這些數據更加准確?

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❷ 我想去學習大數據，聽說要經過面試，面試的內容有哪些

1.海量日誌數據，提取出某日訪問網路次數最多的那個IP。
2.搜索引擎會通過日誌文件把用戶每次檢索使用的橋寬睜所有檢索串都記錄下來，每個查詢串的長度為1-255位元組。
3.有一個1G大小的一個文件，裡面每一行是一個詞，詞的大小不超過16位元組，內存限制大小是1M。返回頻數最高的100個詞。

4、騰敏歲訊面試題：給40億個不重復的unsigned int的整巧襪數，沒排過序的，然後再給一個數，如何快速判斷這個數是否在那40億個數當中？

❸ 大廠數據分析面試題，大數據結構化面試

作為程序員，你認為代碼只要實現功能就可以了嗎？
其實，工作2~3年後，你會陪蠢發現隨著工作的深入，工作中遇到的問題會變大，處理的數據量也會變大。
一開始，我可能會耐心加班，等機器處理好了再回家，但最後，處理完這些數據通常是在深夜。
面對這樣的問題，其實可以用數據結構解決。 仔細整理開發中遇到的問題，會發現很多工作中的問題，用簡單的邏輯就能解決。
舉個例子，你很熟悉。 如何實時統計99%的業務介面響應時間？
您可能會首先想到，每次查詢時，都會按照從小到大的順序對所有響應時間進行排序。 如果總共有1200個數據，第1188個數據將有99%的響應時間。
很明顯，每次用這種方法查詢都要排序，效率非常低。
但是，如果知道「堆」數據結構，兩個堆就可以非常有效地解決這個問題。
因此，數據結構是提高我們程序員工作效率的利器！
另外，已經工作了2到3年的你，可能想跳槽進入大工廠。
但是，當你去面試時，你經常會碰到數據結構和演算法的主題。
目前，數據結構和演算法是許多知名企業面試的必考問題。
國內外各大互聯網公司在面試過程中，都多少聽說了一些有關數據結構和演算法的主題。
而且，規模越大的公司，越重視數據結構和演算法。
例如，2019年6月，阿裡面試中涉及的數據結構主題：
2019年華為面試涉及的數據結構主題：
目前，許多中小企業的面試問題都涉瞎盯及數據結構知識。
其實，你會發現，即使是大小公司，為了篩選更優秀的人磨亂和才，面試問題的難度也會越來越大。
因此，數據結構是進入大廠的重要門檻。
總之，如果你想提高工作效率，進入更大的公司，數據結構和演算法是你必須跨越的一道坎。
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熟悉數據結構原理，復雜的項目無需為需求實現原理而煩惱。
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❹ 大數據面試流程是怎麼樣的

大數據開發面試主要看的是能力和項目

❺ 大數據分析師面試必備：java與mysql解析

【導讀】作為大數據工程師，其必須要掌握的基礎知識就是java與mysql的關系、交互和連接，作為基礎，也是面試考官經常會考的內容，為了幫助大家都能順利通過考試，今天小編就來和大家嘮一嘮java與mysql的關系、交互和連接，好了，開始今天的內容大數據分析師面試必備：java與mysql解析。

1. SQL語言四大類：

DQL 數據查詢語言 select

DML 數據操作語言 insert、update、delete

DDL 數據界說語言 create、alter

DCL 數據控制語言 grant許可權

2. mysql資料庫中的decimal類型(是數值型，不能存放字元串)：

舉例：decimal(18,0) 常用於身份證號碼，但是帶x的不可以。

舉例：decimal(5,2)

狀況一：假設小數點前面是3位，後邊是2位，正常狀況。

狀況二：5指的是小數點前後不能超過5位，小數點後有必要是2位。

3. mysql中InnoDB和MyISAM引擎的差異：

innodb支撐：事務和主外鍵

myisam不支撐：事務和主外鍵

4. 【不需要背誦，選擇題考點】向mysql中，a向表中添加數據的幾種寫法，題目：id int 主鍵自增，name varchar(11)
不為空。

5. 操作mysql資料庫表有兩種方式，第一種：點八點吧;第二種：寫代碼。【不需要背誦，只需要了解，考試選擇題會出】

6. 在Java中，簡述面向對象三大特徵。

7. 在Java中，常用關鍵字：

1. 定義類的關鍵字是什麼? class

2. 繼承的關鍵字是什麼? extends

3. 定義介面的關鍵字是什麼? interface

4. 實現介面的關鍵字是什麼? implements

5. 抽象類的關鍵字是什麼? abstract

8. 在Java中，抽象類和介面的區別：

1. 抽象類中可以包含普通方法和抽象方法，介面中只能包含抽象方法

2. 抽象類中可以有構造方法，介面中沒有構造方法

3. 抽象類只能單繼承，可以實現多個介面

9. Java介面中有哪些成員?

1. 構造方法，沒有

2. 常量，默認訪問修飾符public static final，沒有變數

3. 抽象方法，默認訪問修飾符public abstract

10. 在Java中，抽象類和抽象方法的關系：

1. 抽象類中可以包含普通方法和抽象方法，抽象方法一定存在抽象類中。

2. 子類繼承抽象父類，必須實現|重寫抽象方法，除非子類也是抽象類。

3. 【判斷題】抽象類中必須包含抽象方法?【錯誤×】

4. 【判斷題】抽象方法一定存在抽象類中?【正確√】

11. Java重載的特點：

1. 在同一個類中

2. 方法名相同

3. 參數列表(個數、類型、順序)不同

4. 與返回值類型和訪問修飾符無關

12. Java重寫的特點：

1. 在父子類中

2. 方法名相同

3. 參數列表相同

4. 返回值類型相同，或是其子類

5. 訪問修飾符相同，或不能嚴於父類

13. 列舉幾種Java實現多態的形式：

1. 繼承的存在

2. 父類引用指向子類對象 | 向上轉型

3. 父類作為方法的返回值類型，父類作為方法的參數

14. Java介面的特性：單根性和傳遞性

15. 在Java中，throws和throw的區別：

1. throws 聲明異常，用在定義方法小括弧的後面

2. throw 拋出異常，寫在方法體內

以上就是小編今天給大家整理發送的關於大數據分析師面試必備：java與mysql解析的相關內容，希望對各位考生有所幫助，想知道更多關於數據分析師的基本要求有哪些，關注小編持續更新數據分析師崗位解析。

❻ 演算法面試

我在《再談「我是怎麼招程序員」》中比較保守地說過，「問難的演算法題並沒有錯，錯的很多面試官只是在膚淺甚至錯誤地理解著面試演算法題的目的。」，今天，我想加強一下這個觀點——我反對純演算法題面試！（注意，我說的是純演算法題）圖片源Wikipedia（點擊圖片查看詞條）我再次引用我以前的一個觀點——能解演算法題並不意味著這個人就有能力就能在工作中解決問題，你可以想想，小學奧數題可能比這些題更難，但並不意味著那些奧數能手就能解決實際問題。好了，讓我們來看一個示例（這個示例是昨天在微博上的一個討論），這個題是——「找出無序數組中第2大的數」，幾乎所有的人都用了O(n)的演算法，我相信對於我們這些應試教育出來的人來說，不用排序用O(n)演算法是很正常的事，連我都不由自主地認為O(n)演算法是這個題的標准答案。我們太習慣於標准答案了，這是我國教育最悲哀的地方。（廣義的洗腦就是讓你的意識依賴於某個標准答案，然後通過給你標准答案讓你不會思考而控制你）功能性需求分析試想，如果我們在實際工作中得到這樣一個題 我們會怎麼做？我一定會分析這個需求，因為我害怕需求未來會改變，今天你叫我找一個第2大的數，明天你找我找一個第4大的數，後天叫我找一個第100大的數，我不搞死了。需求變化是很正常的事。分析完這個需求後，我會很自然地去寫找第K大數的演算法——難度一下子就增大了。很多人會以為找第K大的需求是一種「過早擴展」的思路，不是這樣的，我相信我們在實際編碼中寫過太多這樣的程序了，你一定不會設計出這樣的函數介面 —— Find2ndMaxNum(int* array, int len)，就好像你不會設計出 DestroyBaghdad(); 這樣的介面，而是設計一個DestoryCity( City& ); 的介面，而把Baghdad當成參數傳進去！所以，你應該是聲明一個叫FindKthMaxNum(int* array, int len, int kth)，把2當成參數傳進去。這是最基本的編程方法，用數學的話來說，叫代數！最簡單的需求分析方法就是把需求翻譯成函數名，然後看看是這個介面不是很二？！（註：不要糾結於FindMaxNum()或FindMinNum()，因為這兩個函數名的業務意義很清楚了，不像Find2ndMaxNum()那麼二）非功能性需求分析性能之類的東西從來都是非功能性需求，對於演算法題，我們太喜歡研究演算法題的空間和時間復雜度了。我們希望做到空間和時間雙豐收，這是演算法學術界的風格。所以，習慣於標准答案的我們已經失去思考的能力，只會機械地思考演算法之內的性能，而忽略了演算法之外的性能。如果題目是——「從無序數組中找到第K個最大的數」，那麼，我們一定會去思考用O(n)的線性演算法找出第K個數。事實上，也有線性演算法——STL中可以用nth_element求得類似的第n大的數，其利用快速排序的思想，從數組S中隨機找出一個元素X，把數組分為兩部分Sa和Sb。Sa中的元素大於等於X，Sb中元素小於X。這時有兩種情況：1）Sa中元素的個數小於k，則Sb中的第 k-|Sa|個元素即為第k大數；2） Sa中元素的個數大於等於k，則返回Sa中的第k大數。時間復雜度近似為O(n)。搞學術的nuts們到了這一步一定會歡呼勝利！但是他們哪裡能想得到性能的需求分析也是來源自業務的！我們一說性能，基本上是個人都會問，請求量有多大？如果我們的FindKthMaxNum()的請求量是m次，那麼你的這個每次都要O(n)復雜度的演算法得到的效果就是O(n*m)，這一點，是書獃子式的學院派人永遠想不到的。因為應試教育讓我們不會從實際思考了。工程式的解法根據上面的需求分析，有軟體工程經驗的人的解法通常會這樣：1）把數組排序，從大到小。2）於是你要第k大的數，就直接訪問 array[k]。排序只需要一次，O(n*log(n))，然後，接下來的m次對FindKthMaxNum()的調用全是O(1)的，整體復雜度反而成了線性的。其實，上述的還不是工程式的最好的解法，因為，在業務中，那數組中的數據可能會是會變化的，所以，如果是用數組排序的話，有數據的改動會讓我重新排序，這個太耗性能了，如果實際情況中會有很多的插入或刪除操作，那麼可以考慮使用B+樹。工程式的解法有以下特點：1）很方便擴展，因為數據排好序了，你還可以方便地支持各種需求，如從第k1大到k2大的數據（那些學院派寫出來的代碼在拿到這個需求時又開始撓頭苦想了）2）規整的數據會簡化整體的演算法復雜度，從而整體性能會更好。（公欲善其事，必先利其器）3）代碼變得清晰，易懂，易維護！（學院派的和STL一樣的近似O(n)復雜度的演算法沒人敢動）爭論你可能會和我有以下爭論，如果程序員做這個演算法題用排序的方式，他一定不會像你想那麼多。是的，你說得對。但是我想說，很多時候，我們直覺地思考，恰恰是正確的路。因為「排序」這個思路符合人類大腦處理問題的方式，而使用學院派的方式是反大腦直覺的。反大腦直覺的，通常意味著晦澀難懂，維護成本上升。就是一道面試題，我就是想測試一下你的演算法技能，這也扯太多了。沒問題，不過，我們要清楚我們是在招什麼人？是一個只會寫演算法的人，還是一個會做軟體的人？這個只有你自己最清楚。這個演算法題太容易誘導到學院派的思路了。是的這道「找出第K大的數」，其實可以變換為更為業務一點的題目——「我要和別的商戶競價，我想排在所有競爭對手報價的第K名，請寫一個程序，我輸入K，和一個商品名，系統告訴我應該訂多少價？（商家的所有商品的報價在一數組中）」——業務分析，整體性能，演算法，數據結構，增加需求讓應聘者重構，這一個問題就全考了。你是不是在說演算法不重要，不用學？千萬別這樣理解我，搞得好像如果面試不面，我就可以不學。演算法很重要，演算法題能鍛煉我們的思維，而且也有很多實際用處。我這篇文章不是讓大家不要去學演算法，這是完全錯誤的，我是讓大家帶著業務問題去使用演算法。問你業務問題，一樣會問到演算法題上來。小結看過這上面的分析，我相信你明白我為什麼反對純演算法面試題了。原因就是純演算法的面試題根本不能反應一個程序的綜合素質！那麼，在面試中，我們應該要考量程序員的那些綜合素質呢？我以為有下面這些東西：會不會做需求分析？怎麼理解問題的？解決問題的思路是什麼？想法如何？會不會對基礎的演算法和數據結構靈活運用？另外，我們知道，對於軟體開發來說，在工程上，難是的下面是這些挑戰：軟體的維護成本遠遠大於軟體的開發成本。軟體的質量變得越來越重要，所以，測試工作也變得越來越重要。軟體的需求總是在變的，軟體的需求總是一點一點往上加的。程序中大量的代碼都是在處理一些錯誤的或是不正常的流程。所以，對於編程能力上，我們應該主要考量程序員的如下能力：設計是否滿足對需求的理解，並可以應對可能出現的需求變化。

❼ 常見大數據公司面試問題有哪些

1、您對“大數據”一詞有什麼了解?

答： 大數據是與復雜和大型數據集相關的宴派術語。關系資料庫無法處理大數據，這就是為什麼使用特殊的工具和方法對大量數據執行操作的原因。大數據使公司能夠更好地了解其業務，並幫助他們從定期收集的非結構化和原始數據中獲取有意義的信息。大數據還使公司能夠根據數據做出更好的業務決策。散祥滲

2、告訴我們大數據和Hadoop之間的關系。

答： 大數據和Hadoop幾乎是同義詞。隨著大數據的興起，專門用於大數據操作的Hadoop框架也開始流行。專業人士可以使用該框架來分析大數據並幫助企業做出決策。

注意： 在大數據采訪中通常會問這個問題。 可以進一步去回答這個問題，並試圖解釋的Hadoop的主要組成部分。

3、大數據分析如何有助於增加業務收入?

答：大數據分析對於企業來說已經變得非常重要。它可以幫助企業與眾不同，並增加收入。通過預測分析，大數據分析為企業提供了定製的建議。此外，沖脊大數據分析使企業能夠根據客戶的需求和偏好推出新產品。這些因素使企業獲得更多收入，因此公司正在使用大數據分析。通過實施大數據分析，公司的收入可能會大幅增長5-20%。一些使用大數據分析來增加收入的受歡迎的公司是-沃爾瑪，LinkedIn，Facebook，Twitter，美國銀行等。

❽ 面試大數據工作要做好哪些准備

1、了解要面試的公司

對要面試的公司進行深入的研究了解，包括公司的企業文化，企業的發展狀況，從而在面試時輕松面試，成功的概率自然會提高很多。

2、在面試中要介紹自己對於團隊精神的認知

面試過程之中有一些招聘方會問到團隊精神的問題，但有一些則不會問到這方面的問題，但不會問到這樣問題的招聘人員並不表示他對於這樣的問題並不關注，要知道在大數據開發技術方面，很多地方都是需要團隊協作的。因此遲攜，在團隊協作方面有著極高的要求，所以我們在招聘過程中一定要講解到自己對於團隊精神理念的認知，以及在團隊協作表現方面的能力如何，這會讓我們求職成功的概率更高。

3、在大數據面試的時候一定要將自己的項目經驗展示出來

我們應聘的工作是大數據方面的工作，因此想要擁有更高的面試成功機會，那麼就必須要有相李橡應的項目，在大數據面試技巧這個問題上，我們需要關注的核心要點就是自己的項目經驗，如果你本身只有大哪旦旁數據的理論知識，而沒有項目實戰經驗，這種狀態之下能夠成功應聘上的概率自然降低了很多，為了規避這方面的問題產生，我們一定要做些大數據的項目，積攢項目經驗，這樣面試的時候也有話說。

❾ 面試大數據工程師,這些技巧你知道嗎

考演算法，就像很多人說的，知道了一個演算法又能怎麼樣，可能工作中一輩子都用不上，就算能用上，很多的演算法都有庫和包實現了，拿來用就是了。確實是這樣，所以考演算法，並不是為了考，為了會，而是為了在探討演算法的過程中，考察和驗證一個人是否聰明，是否基本功扎實，是否能夠順暢溝通，是否能夠快速反應和學習。在討論和交流的過程中，發現閃光點。能不能想出耐族來，或是說出來，並不是考演算法的要點。

再看寫代碼，則是更多的為了考察和驗證出活的能力。在很多的情況下，用什麼語言寫是沒有要求的。這樣，一是可以考察基本功，沒有基本功，是不可能能快速出活的。二是可以考察平時的訓練積累和經驗，包括工作方式，編程風格，思考方法，等等。三是接受任務和完成任務的主動性，是不是願意接受任何團隊需要完成的昌族弊任務。四是完成任務的速度和質量，也就是出活的速度和質量。這種寫代碼的測試，會是之後工作情景的一個小小的縮影。

從寫代碼的過程和最後寫出的代碼，可以深入的考察一個人的基本素質，工作方式，和出活的條件，和出活的效率和質量。

至於主動性，或是責任心，有多方面和多種方式可以考察和驗證，比如，聊過去的項目，在項目中的角色，完成的任務，完成的質量。在聊演算法，寫代碼的過程中，也能夠窺見一些，因為，一個不主動負責的人，是很難在完成具體任務時佯裝出來的。

關於面試大數據工程師,這些技巧你知道嗎，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

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