德勤面试经历分享|S3(校园内数据科学资料)

2021年3月26日16:38:31 发表评论 712 次浏览

德勤在本实习季节访问了IIT, 以聘请Data Sciences Profile的顾问。

第1轮

首先, 进行了在线测试(持续时间为120分钟), 包括关于定量(30), 能力(30), 语言(30)和概率统计(30)的问题。如果你准备好了, 这将不会很困难。但是, 请确保你研究假设检验, ANOVA和统计推断等主题, 以破解最后一部分, 其中重点是统计学。

在900名学生中, 有35名入围, 他们保留了15名学生的候补名单。然后, 我们有了一个在线PPT, 访问者在其中引导我们完成了访问的各个阶段

接下来, 进行了三轮采访。

人力资源面试

我的第一轮采访仅是人力资源, 由Analytics(分析)团队和精算师团队的负责人进行, 更像是一次谈话。他们首先自我介绍, 并要求我做同样的事情。然后, 他们要求我引导他们通过简历。

  • 你三年级的实习生做了什么?这在业务方面是什么?
  • 详细说明你为此使用的各种解决方案, 并告诉我们为什么你拒绝它们?
  • 你将来想做什么?管理还是技术?我告诉他我想成为一名数据科学家而不是一名数据分析师, 他问我与众不同
  • 我问他, 在这个行业工作了这么长时间之后, 他仍然喜欢做他的工作吗? 15年后优先级如何变化?

技术面试

面试官是一个非常好的人, 他问我在安置期间我怎么看起来这么新鲜, 我开玩笑说天生好看。

  • 看了我的简历, 问什么是回归森林?你如何实施?
  • 被问及我们使用了哪种数据集以及如何获得它们?
  • 该数据集的主要问题是什么?我们如何克服它?我回答了降维, 并带领他完成了一系列步骤。
  • 给定一个数据集, 其中所有数据点看起来都是负相关的, 但实际上是来自不同来源的点集, 它们是正相关的。你如何解释呢?
  • 我告诉他这是回归森林的基础。关于IID回归的假设, 如何使时间序列平稳?
  • 还有哪些其他方式可以带来平稳性?我回答了日志, 一阶差异, 百分比等。
  • 要将产品投放市场, 你想获取哪些数据集?要分析哪些市场?
  • 在产品同化方面, Apple为什么要推出iPad来删除iPod?
  • 对产品进行自我蚕食。

技术面试-2

他是我部门的IIT校友。

  • OLS和MLE之间的区别。
  • 用于估计权重大小的不同度量。
  • 减少尺寸的一系列步骤。我的回答和以前一样。但是随后他要求我为此提出一种完全不同的方法。我说过在人工神经网络上绘制图形, 我们如何找到权重, 为什么要添加偏差。
  • 谈反向传播。
  • 感知器的硬限制功能可以实现, 为什么?为什么不?
  • 将S形函数用于硬极限函数有什么好处
  • 如果要调整阈值, 为什么不使用分段斜线, 为什么要使用S型曲线呢?
  • 仅使用一个变量推导简单线性回归的权重
  • 询问首选语言。编写代码以实现R中矩阵大小的变化。我使用了一个子集, 并使用for循环。他使用了dplyr软件包。
  • 要进行准备, 请参加Coursera(Andrew NG, ML)和edX(Analytics edge)的在线课程。关注AnalyticsVidhya和r-blogger, 并遵循他们的学习曲线页面。

最终, 他们从35个人中选择了4个人, 而我就是其中之一。最后一点, 尽管, 德勤并没有要求算法, 但大多数公司都要求。因此, 请执行lsbin和Hackerrank的一些编码和算法。总的来说, 这是一次很好的经历, 也是一次难忘的经历!

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木子山

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