紫式大數據決策股份有限公司

Name: 資料科學工程師
Item: 紫式大數據決策股份有限公司
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Author: 匿名

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面試問答

資料中有許多Missing data，使用什麼方法處裡?為什麼選用這個方法?

我使用R 的pask...

第一階段面試採取線上面試，由人資及一位主管進行，主要針對履歷上的內容進行題問，專題、論文、修課等方面都有蠻詳細的詢問。

等了大概兩天之後收到一份晶片製程的資料，並要求一周內完成一份關於資料分析的專題。完成後，約了第二次的面試。大概在一面的一週半之後。第二次面試是實體面試，分成筆試及口試。口試由兩名較年輕的同仁進行。筆試試題有兩份，一份考機器學習相關知識，另一份考程式語言一些基礎的語法。過程不能上網查資料或翻書。口試部分先針對資料分析的專題進行約10分鐘的報告。報告後面試官針對內容進行題問。問題蠻細的，建議要把自己專題的每一個細節都搞懂，不要胡亂用不熟悉的演算法。問完報告內容後，再針對履歷進行了一次題問，一樣是針對專題、碩論、修課內容有蠻深入的題問，面試到這邊就結束了。

面試問答

資料中有許多Missing data，使用什麼方法處裡?為什麼選用這個方法?

我使用R 的paskage "mice"透過回歸填補法進行，主要是因為運算上比較方便。

你有使用OLS回歸進行分析，請問如果變數有高度共線性問題，會怎麼樣？

我在處理資料時有避免完全貢獻性問題，因為變數會無法計算。高度共線性造成的問題我需要再回去確認

在專題中使用Random Forest以及Gradient Boosting是因為比較熟悉這兩個演算法嗎?如果是的話，請簡單接紹一下這兩種演算法。

就我所知，盡量回答關於Tree Base的演算法的優缺點。

面試建議

整體而言讓人感覺是間蠻扎實的公司。雖然面試過程並不是非常友善，但大多是就事論事，針對他們出的作業以及履歷內容詢問，沒有太過頭的刁難。

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2023.05

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