谷歌数据科学家面试问题
你在准备参加谷歌数据科学家的面试吗？恭喜你！谷歌的数据科学家是科技行业最受欢迎的职位之一。
谷歌的数据科学家职位是科技行业中最抢手的职位之一。这是因为谷歌的数据科学家负责该公司一些最重要的项目，如开发算法以改进搜索结果，改进谷歌地图，以及为Gmail和YouTube等产品开发新功能。
要想在谷歌获得数据科学家的职位，你需要在面试过程中取得胜利。在这篇文章中，我们将介绍谷歌数据科学家面试中最常见的一些问题，以及逐步的解决方案，以帮助你准备。
数据科学面试概述
谷歌的数据科学面试过程分为两部分。
第一部分：面试过程的第一部分是为了测试你的技术能力。你会被问到有关SQL、统计、产品、分析和机器学习的问题，与产品管理和数据分析师的面试类似。
第二部分：面试过程的第二部分旨在评估你解决问题的能力。你将被问及有关真实世界的数据集的问题，并被要求提出数据科学家通常面临的问题的解决方案。
现在我们有了一个面试过程的概述，让我们深入了解面试的每个部分可能被问到的一些具体问题。
面试第一部分可能被问到的问题
在面试的第一部分，你会被问到关于你的技术技能的问题。以下是一些可能被问到的问题的例子。
什么是SQL？
你将如何在SQL中计算中位数？
什么是决策树？
4.你如何使用决策树来预测一个客户是否会流失？
什么是梯度提升？
你如何使用梯度提升来提高机器学习模型的准确性？
谷歌数据科学家面试问题的解决方案第一部分
现在我们已经了解了谷歌数据科学家面试中可能被问到的一些问题的例子，让我们来看看这些问题的一些具体解决方案。
- 什么是SQL？
SQL（结构化查询语言）是一种编程语言，用于操作和查询存储在数据库中的数据。SQL可用于添加、删除和更新数据库中的数据，也可用于从数据库中检索数据。
- 你如何用SQL计算中位数？
要在SQL中计算中位数，你可以使用PERCENTILE_CONT()函数。这个函数需要两个参数：你想计算中位数的列名，以及0.5的值（对应于中位数）。
例如，要计算一个表中所有雇员的工资中位数，你可以使用以下查询。
SELECT
PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY salary) AS median_salary
FROM employees
。
- 什么是决策树？
决策树是一种机器学习模型，用于预测目标变量的值。决策树是通过将数据集分割成越来越小的子集，直到每个子集只包含一个数据点来创建。
- 你将如何使用决策树来预测客户是否会流失？
为了使用决策树来预测客户是否会流失，你需要在包括已经流失的客户信息的数据上训练模型。一旦模型训练完成，你就可以用它来预测新客户是否会流失。
- 什么是梯度提升？
梯度提升是一种机器学习算法，用于提高机器学习模型的准确性。梯度提升的工作原理是训练一系列弱小的模型，然后结合这些模型的预测结果，形成最终的预测结果。
- 你将如何使用梯度提升法来提高机器学习模型的准确性？
为了使用梯度提升来提高机器学习模型的准确性，你需要在不同的数据子集上训练一系列的弱模型。然后，你可以把这些模型的预测结合起来，形成一个最终的预测，这个预测比任何单独的模型的预测都要准确。
面试第二部分可能被问到的问题
在面试的第二部分，你会被问到关于你解决问题的能力的问题。以下是一些可能被问到的问题的例子。
给定一个数据集，你将如何去寻找导致客户流失的最重要因素？
你如何开发一个机器学习模型来预测客户是否会购买产品？
给你一个数据集，其中包含用户点击广告的信息。你将如何使用这些数据来优化广告活动？
给你一个数据集，其中包含一个电子商务网站的交易数据。你将如何使用这些数据来提高转换率？
写一个查询，找出每个国家的第三高的山名。请确保按ASC顺序排列的国家。
谷歌数据科学家面试问题的解决方案第二部分
- 给定一个数据集，你将如何去寻找导致客户流失的最重要因素？
有许多方法可以找到导致客户流失的最重要因素。一种方法是使用决策树来确定最重要的特征。另一种方法是使用梯度提升等技术来寻找最重要的特征。
- 你将如何开发一个机器学习模型来预测客户是否会购买产品？
要开发一个机器学习模型来预测客户是否会购买产品，你需要在包括已经购买过产品的客户信息的数据上训练模型。一旦模型训练完成，你就可以用它来预测新客户是否会购买该产品。
- 你得到了一个数据集，其中包含用户何时点击广告的信息。你将如何使用这些数据来优化广告活动？
有很多方法可以利用这些数据来优化广告活动。一种方法是使用这些数据来创建一个模型，预测用户何时更有可能点击广告。另一种方法是利用这些数据，根据用户点击广告的可能性，将用户分成若干组。
- 你得到了一个数据集，其中包含了一个电子商务网站的交易数据。你将如何使用这些数据来提高转换率？
有很多方法可以利用这个数据来提高转换率。一种方法是使用这些数据来创建一个模型，预测哪些用户更有可能购买产品。另一种方法是利用这些数据，根据用户购买产品的可能性，将用户分成若干组。
- 写一个查询，找出每个国家的第三高的山名。请确保按ASC顺序排列国家。
表：山脉
Table: mountains
+---------------------+------+-------------+
|name |height|country |
+---------------------+------+-------------+
|Denalli |20310 |United States|
|Saint Elias |18008 |United States|
|Foraker |17402 |United States|
|Pico de Orizab |18491 |Mexico |
|Popocatépetl |17820 |Mexico |
|Iztaccihuatl |17160 |Mexico |
+---------------------+------+-------------+
EN->CN
+---------------------+------+-------------+
|名称 |高度|国家 |
+---------------------+------+-------------+
|德纳利 |20310 |美国|
|圣埃利亚斯 |18008 |美国|
|福雷克 |17402 |美国|
|Pico de Orizab |18491 |墨西哥 |
|Popocatépetl |17820 |Mexico |
|Iztaccihuatl |17160 |Mexico |
+---------------------+------+-------------+
输出
+-------------+------------+
|country |name |
+-------------+------------+
|Mexico |Iztaccihuatl|
|United States|Foraker |
+-------------+------------+
EN->CN
+-------------+------------+
|国家 |名称 |
+-------------+------------+
|墨西哥|Iztaccihuatl|Iztaccihuatl
|美国|Foraker |
+-------------+------------+
解决办法
SELECT "country", "name"
FROM (
SELECT "country", "name", RANK() OVER (PARTITION BY "country" ORDER BY "height" DESC) as "rank"
FROM mountains
) as m
WHERE "rank" = 3
ORDER BY country ASC
我们做了一个子查询，因为我们想在过滤第三高的山之前，计算每个国家的每座山的等级。在子查询中，我们使用RANK()函数给每座山在该国的排名，最高的山的排名为1。
然后，在外层查询中，我们只过滤那些排名为3的山。最后，我们按国家升序排列结果。
顺利通过谷歌数据科学家面试的技巧
准备好回答有关你的技术技能的问题。面试的第一部分可能会集中在你的技术能力上，所以你应该准备好回答有关SQL、机器学习和数据分析的问题。
准备好解决问题。面试的第二部分将集中在你解决问题的能力上。你应该准备好解决基于真实世界数据集的问题。
练习你的面试技巧。除了练习你的技术能力外，你还应该练习你的面试技巧。这意味着要能够清楚、简洁地传达你的想法和观点。
做自己。赢得任何面试的最好方法就是做自己。谷歌正在寻找那些聪明、有创造力、有激情的候选人。
谷歌数据科学面试的最后总结
这些只是谷歌数据科学家面试的第二部分可能会被问到的一些问题的例子。一定要在面试前想出你自己对这些问题的解决方案，这样你就能做好准备，给面试官留下深刻印象。
谷歌的数据科学家是世界上最优秀的科学家之一，所以你需要在你的游戏中达到顶峰，才能得到这份工作。祝您好运!
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简单的作业练习任务
我们有一个数字的清单。但每个数字都应该有自己的数字来识别。
听起来很疯狂？也许吧，但这就是你应该做的：给每一行分配一个从1到无限大的数字，并命名为id。
比如说。
|----|-----|
| 1 | 32 |
| 2 | 44 |
| 3 | 56 |
|----|-----|
你不应该使用创建或改变，只应该使用选择select
所以输出的模式是。
|--------------|
| 数字 |
|----|---------|
| id | integer |
| n | 整数 |
|----|---------|
练习答案
SELECT row_number() OVER (ORDER BY n) AS id, n
FROM numbers
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