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数据挖掘实习应该准备啥

【数据挖掘实习应该准备啥】 实习可以说是半只脚踏入校招，还是需要非常认真对待的，尤其是BAT校招，实习重要性你懂的。
机器学习算法理解，面试官挺喜欢问聚类、LR、SVM、随机森林、GDBT、xgboost、EM算法、神经网络等等常规算法，以及简单算法聚类、LR、随机森林等hadoop分布式实现。有时也要求现场推导，常见的就是LR求导（必考，划重点啦），SVM的最优化公式，优化方法BFGS推导等，李航的《统计学习方法》与周志华的西瓜书刷三遍准没错。扩展方面，比如自然语言的word2vec原理与主题模型LDA（《LDA数学八卦》很赞），图像方面可以聊聊alexnet（论文很赞）、vgg-net等，推荐系统（项亮《推荐系统》还是很值读一读的）,计算广告FFM算法，AlphaGo原理。
数据结构算法，毕竟码农基本功，一般问题不会太难，仔细想没什么问题（适合国内公司bat，国外的公司貌似会比较难）。多练习点递归，哈希，动态规划，广搜和深搜图论相关，多刷leetcode，多刷刷中级、高级就行了 。 来自Cyber 的参考资料。
京东招聘的数据挖掘实习生，供参考：
职责：
1、采用最新大数据处理技术，与之前在google，雅虎，腾讯，百度等知名公司工作过的高级工程师一起构建稳定的、可水平扩展大数据计算处理系统，支持广告业务发展。
2、基于分布式数据库，构建大规模商业数据的adhoc查询引擎和OLAP系统。
3. 构建基于spark的数据挖掘算法与pipline，为广告与内部业务提供技术与数据业务服务。
职位要求：
1、计算机或数学相关专业
2、对大数据处理系统有热情，愿意主动跟踪大数据技术方向
3、熟练掌握Java语言，有Hadoop、Spark stack经验和分布式数据库经验者优先
4. 对于scala与函数式编程有兴趣与基础者优先。对spark源码有研究者优先。


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