大数据面试常见问题

大数据面试常见问题

　　掌握一些面试常见问题，能让自己面试时更有把握，今天小编为大家准备了大数据面试常见问题，欢迎阅读!

　　大数据面试常见问题

　　1、你处理过的最大的数据量?你是如何处理他们的?处理的结果。

　　2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目?你是如何对其结果进行衡量的?

　　3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则?

　　4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离?

　　5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库?

　　6、如何设计一个解决抄袭的方案?

　　7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用?

　　8、点击流数据应该是实时处理?为什么?哪部分应该实时处理?

　　9、你认为哪个更好：是好的`数据还是好模型?同时你是如何定义“好”?存在所有情况下通用的模型吗?有你没有知道一些模型的定义并不是那么好?

　　10、什么是概率合并(AKA模糊融合)?使用SQL处理还是其它语言方便?对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言?

　　11、你是如何处理缺少数据的?你推荐使用什么样的处理技术?

　　12、你最喜欢的编程语言是什么?为什么?

　　13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。

　　14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是?

　　15、什么是大数据的诅咒?

　　16、你参与过数据库与数据模型的设计吗?

　　17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择?你对于商业智能和报表工具有什么想法?

　　18、你喜欢TD数据库的什么特征?

　　19、如何你打算发100万的营销活动邮件。你怎么去优化发送?你怎么优化反应率?能把这二个优化份开吗?