#雾尽人间[超话]##冒个泡# njggnjggnjggnjggnjggnjggnjggnjgghenwjsjuufjejwu素啊金卡开数据素啊u我i我i岁爱我就等你徐苏伟回到家计算机徐非奸即盗接娃角度苏伟i好2不到八点后问哈换手机啊u我就不对不对吧嗒吧嗒电话回电话数据挖掘u苏苏我就觉得回电话东湖苏阿胶3就然后嘟嘟我呵呵回电话都是和好的话丢多喝点呵呵呵肚肚饿呵呵好的
数据分析岗位live coding具体考察什么内容？
1⃣️SQL
SQL一类题还是重在考察基础知识，一般是口答形式。
比如HR面时，你可能会被问到一些“high level”的问题，如order by是升序还是降序？left join和right join有什么区别？union和union all有什么区别，哪个效率更高？
如果遇到要求手写的题目，它们又分easy/medium/hard三种难度。Easy类会问到简单的语言问题，medium类会问到表间关系，而hard类型可能涉及一些技术层面实现不难，但思路很难想出的题目。
2⃣️ A/B test
A/B测试（也称为分割测试或桶测试）是一种将网页或应用程序的两个版本相互比较以确定哪个版本的性能更好的方法。
AB测试本质上是一个实验，其中页面的两个或多个变体随机显示给用户，统计分析确定哪个变体对于给定的转换目标（指标如CTR）效果更好。
A/B test可以让个人，团队和公司通过用户行为结果数据不断对其用户体验进行仔细更改。
这允许他们构建假设，并更好地了解为什么修改的某些元素会影响用户行为。
这些假设可能被证明是错误的，也就是说他们对特定目标的最佳体验的个人或团队想法利用A/B test证明对用户来说是行不通的，当然也可能证明是正确的。
3⃣️statistic
Statistics一类题重点放在probability和distribution。
这里整理了一些例题：
⭐️Google
Explain Cross-validation as if you’re talking to a non-technical person.
请尝试向非技术人员阐释交叉验证（Cross-validation）。
Describe a non-normal probability distribution and how to apply it.
请描述一下非正态概率分布以及该如何应用？
⭐️Microsoft
Data Mining Explain what heteroskedasticity is and how to solve it
（数据挖掘）请解释异方差（heteroskedasticity）是什么，以及如何解决它。
⭐️Twitter
Given Twitter user data, how would you measure engagement?
在给定 Twitter 用户数据的情况下，你该如何衡量参与度？
4⃣️ModelingModeling会考察一个比较完整的process。
从拿到数据开始，要清洗数据，选择一个比较好的sample data，再选择几个比较好的model，比较它们的performance，选择出最好的model。
feature engineering时决定要把哪些变量放到这个model里面，应该怎么处理这些变量之间的数学关系。
包括cross validation、调参、result interpretation都是有可能被考察到的。
Model特别需要准备齐全，这一条线中的每一个部分都需要了解。
1⃣️SQL
SQL一类题还是重在考察基础知识，一般是口答形式。
比如HR面时，你可能会被问到一些“high level”的问题，如order by是升序还是降序？left join和right join有什么区别？union和union all有什么区别，哪个效率更高？
如果遇到要求手写的题目，它们又分easy/medium/hard三种难度。Easy类会问到简单的语言问题，medium类会问到表间关系，而hard类型可能涉及一些技术层面实现不难，但思路很难想出的题目。
2⃣️ A/B test
A/B测试（也称为分割测试或桶测试）是一种将网页或应用程序的两个版本相互比较以确定哪个版本的性能更好的方法。
AB测试本质上是一个实验，其中页面的两个或多个变体随机显示给用户，统计分析确定哪个变体对于给定的转换目标（指标如CTR）效果更好。
A/B test可以让个人，团队和公司通过用户行为结果数据不断对其用户体验进行仔细更改。
这允许他们构建假设，并更好地了解为什么修改的某些元素会影响用户行为。
这些假设可能被证明是错误的，也就是说他们对特定目标的最佳体验的个人或团队想法利用A/B test证明对用户来说是行不通的，当然也可能证明是正确的。
3⃣️statistic
Statistics一类题重点放在probability和distribution。
这里整理了一些例题：
⭐️Google
Explain Cross-validation as if you’re talking to a non-technical person.
请尝试向非技术人员阐释交叉验证（Cross-validation）。
Describe a non-normal probability distribution and how to apply it.
请描述一下非正态概率分布以及该如何应用？
⭐️Microsoft
Data Mining Explain what heteroskedasticity is and how to solve it
（数据挖掘）请解释异方差（heteroskedasticity）是什么，以及如何解决它。
⭐️Twitter
Given Twitter user data, how would you measure engagement?
在给定 Twitter 用户数据的情况下，你该如何衡量参与度？
4⃣️ModelingModeling会考察一个比较完整的process。
从拿到数据开始，要清洗数据，选择一个比较好的sample data，再选择几个比较好的model，比较它们的performance，选择出最好的model。
feature engineering时决定要把哪些变量放到这个model里面，应该怎么处理这些变量之间的数学关系。
包括cross validation、调参、result interpretation都是有可能被考察到的。
Model特别需要准备齐全，这一条线中的每一个部分都需要了解。
#小A项目分享#
莱斯大学 统计学硕士
The Professional Master in Statistics(MStat)项目由莱斯大学Rice University 工程学院（George R. Brown School of Engineering）统计系提供。
目前该项目涉及的领域有：贝叶斯方法，生物信息学，生物统计学，生物化学，国防研究，财务统计，功能数据分析，图形分析，高维数据，时间序列，环境统计，图像处理，模型构建，非参数函数估计，海量数据组合，多变量方法，质量控制，空间和时空过程，统计遗传学，统计计算和模拟，生存分析和随机过程。
在莱斯大学，学生将接触到各自领域内世界级教师，研究领域包括非参数函数估计，随机过程，包括分支过程，生物分析，时间序列和空间-时间过程，生存分析，计算统计，模拟和贝叶斯方法。 目前的关键应用领域包括模型建立，生物信息学和统计遗传学，生物统计学，生物成像，高维数据图形分析，计算金融，风险管理，环境统计，海量数据集，多变量方法，质量控制，空间和时空流程和国土防御。
专业分支
✨金融统计和统计风险
✨生物信息学，统计遗传学和生物统计学
✨统计计算和数据挖掘
✨环境统计
✨工业应用统计与统计学，数学经济学和金融学博士方向
✨计算科学与工程硕士（MCSE）
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莱斯大学 统计学硕士
The Professional Master in Statistics(MStat)项目由莱斯大学Rice University 工程学院（George R. Brown School of Engineering）统计系提供。
目前该项目涉及的领域有：贝叶斯方法，生物信息学，生物统计学，生物化学，国防研究，财务统计，功能数据分析，图形分析，高维数据，时间序列，环境统计，图像处理，模型构建，非参数函数估计，海量数据组合，多变量方法，质量控制，空间和时空过程，统计遗传学，统计计算和模拟，生存分析和随机过程。
在莱斯大学，学生将接触到各自领域内世界级教师，研究领域包括非参数函数估计，随机过程，包括分支过程，生物分析，时间序列和空间-时间过程，生存分析，计算统计，模拟和贝叶斯方法。 目前的关键应用领域包括模型建立，生物信息学和统计遗传学，生物统计学，生物成像，高维数据图形分析，计算金融，风险管理，环境统计，海量数据集，多变量方法，质量控制，空间和时空流程和国土防御。
专业分支
✨金融统计和统计风险
✨生物信息学，统计遗传学和生物统计学
✨统计计算和数据挖掘
✨环境统计
✨工业应用统计与统计学，数学经济学和金融学博士方向
✨计算科学与工程硕士（MCSE）
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