y*****y
发帖数: 9 | 1 本人非名校统计的PHD，现在准备毕业在努力找工作中。下周有个amazon的Research
Scientist电面，说是跟统计和machine learning相关的。想准备一下但是不知道怎么
准备，请问一下各位前辈有没有面过的赐教一下啊？先谢过了！ |
c********h
发帖数: 330 | 2 搭车同问，不过我是intern
楼主是哪个组呀？ |
y*****y
发帖数: 9 | 3 好像是consumer analytics
【在 c********h 的大作中提到】
: 搭车同问，不过我是intern
: 楼主是哪个组呀？
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c********h
发帖数: 330 | |
c***6
发帖数: 61 | 5 risk modeling 同求 ， 大家都是统计的吗 |
c********h
发帖数: 330 | 6 你是intern吗？
【在 c***6 的大作中提到】
: risk modeling 同求 ， 大家都是统计的吗
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c***6
发帖数: 61 | 7 是的
【在 c********h 的大作中提到】
: 你是intern吗？
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c********s
发帖数: 12 | 8 我刚刚面过两轮amazon research scientist intern。 两轮都是技术问（forecasting
group）。 基本上都是time series， regression， machine learning的东西。 NN
， tree， random forest， gradient decent， backprobagation， missing data
imputation， bagging， lasso， etc都要知道。 会问的比较细， 还有一些case
study。 |
J*****s
发帖数: 110 | 9 我(CS)面过小公司的data scientist, 面得都是我不知道的统计的:
What's Operating Point?
Sampling types for streaming and batch data?
What are Lift Charts? What is Lift?
What insight is found in Recall–Precision Curves?
What are hidden decision trees?
Stochastic Gradient Descent
【在 y*****y 的大作中提到】
: 本人非名校统计的PHD，现在准备毕业在努力找工作中。下周有个amazon的Research
: Scientist电面，说是跟统计和machine learning相关的。想准备一下但是不知道怎么
: 准备，请问一下各位前辈有没有面过的赐教一下啊？先谢过了！
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y*****y
发帖数: 9 | 10 赞感谢经验分享，谢谢了！
【在 J*****s 的大作中提到】
: 我(CS)面过小公司的data scientist, 面得都是我不知道的统计的:
: What's Operating Point?
: Sampling types for streaming and batch data?
: What are Lift Charts? What is Lift?
: What insight is found in Recall–Precision Curves?
: What are hidden decision trees?
: Stochastic Gradient Descent
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c********h
发帖数: 330 | 11 谢谢面经！
forecasting
NN
【在 c********s 的大作中提到】
: 我刚刚面过两轮amazon research scientist intern。 两轮都是技术问（forecasting
: group）。 基本上都是time series， regression， machine learning的东西。 NN
: ， tree， random forest， gradient decent， backprobagation， missing data
: imputation， bagging， lasso， etc都要知道。 会问的比较细， 还有一些case
: study。
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c***6
发帖数: 61 | 12 哇，多谢。 可以举个例细到什么程度/如何细吗
forecasting
NN
【在 c********s 的大作中提到】
: 我刚刚面过两轮amazon research scientist intern。 两轮都是技术问（forecasting
: group）。 基本上都是time series， regression， machine learning的东西。 NN
: ， tree， random forest， gradient decent， backprobagation， missing data
: imputation， bagging， lasso， etc都要知道。 会问的比较细， 还有一些case
: study。
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