一个Java程序可以认为是一系列对象的集合，而这些对象通过调用彼此的方法来协同工作。下面简要介绍下类、对象、方法和实例变量的概念。
- 对象：对象是类的一个实例，有状态和行为。例如，一条狗是一个对象，它的状态有：颜色、名字、品种；行为有：摇尾巴、叫、吃等。
- 类：类是一个模板，它描述一类对象的行为和状态。
- 方法：方法就是行为，一个类可以有很多方法。逻辑运算、数据修改以及所有动作都是在方法中完成的。
- 实例变量：每个对象都有独特的实例变量，对象机器学习、大数据相关岗位根据业务的不同，岗位职责大概分为：
1、平台搭建类
数据计算平台搭建，基础算法实现，当然，要求支持大样本量、高维度数据，所以可能还需要底层开发、并行计算、分布式计算等方面的知识；
2、算法研究类
- 文本挖掘，如领域知识图谱构建、垃圾短信过滤等；
- 推荐，广告推荐、APP 推荐、题目推荐、新闻推荐等；
- 排序，搜索结果排序、广告排序等；
- 广告投放效果分析；
- 互联网信用评价；
- 图像识别、理解。
3、数据挖掘类
- 商业智能，如统计报表；
- 用户体验分析，预测流失用户。
以上是根据求职季有限的接触所做的总结。有的应用方向比较成熟，业界有足够的技术积累，比如搜索、推荐，也有的方向还有很多开放性问题等待探索，比如互联网金融、互联网教育。在面试的过程中，一方面要尽力向企业展现自己的能力，另一方面也是在增进对行业发展现状与未来趋势的理解，特别是可以从一些刚起步的企业和团队那里，了解到一些有价值的一手问题。
以下首先介绍面试中遇到的一些真实问题，然后谈一谈答题和面试准备上的建议。
面试问题
1、你在研究/项目/实习经历中主要用过哪些机器学习/数据挖掘的算法？
2、你熟悉的机器学习/数据挖掘算法主要有哪些？
3、你用过哪些机器学习/数据挖掘工具或框架？
4、基础知识
1）无监督和有监督算法的区别？
2）SVM 的推导，特性？多分类怎么处理？
3）LR 的推导，特性？
4）决策树的特性？
5）SVM、LR、决策树的对比？
6）GBDT 和 决策森林 的区别？
7）如何判断函数凸或非凸？
8）解释对偶的概念。
9）如何进行特征选择？
10）为什么会产生过拟合，有哪些方法可以预防或克服过拟合？
11）介绍卷积神经网络，和 DBN 有什么区别？
12）采用 EM 算法求解的模型有哪些，为什么不用牛顿法或梯度下降法？
13）用 EM 算法推导解释 Kmeans。
14）用过哪些聚类算法，解释密度聚类算法。
15）聚类算法中的距离度量有哪些？
16）如何进行实体识别？
17）解释贝叶斯公式和朴素贝叶斯分类。
18）写一个 Hadoop 版本的 wordcount。
……
5、开放问题
1）给你公司内部群组的聊天记录，怎样区分出主管和员工？
2）如何评估网站内容的真实性（针对代刷、作弊类）？
3）深度学习在推荐系统上可能有怎样的发挥？
4）路段平均车速反映了路况，在道路上布控采集车辆速度，如何对路况做出合理估计？采集数据中的异常值如何处理？
5）如何根据语料计算两个词词义的相似度？
6）在百度贴吧里发布 APP 广告，问推荐策略？
7）如何判断自己实现的 LR、Kmeans 算法是否正确？
8）100亿数字，怎么统计前100大的？
……
答题思路
1、用过什么算法？
最好是在项目/实习的大数据场景里用过，比如推荐里用过 CF、LR，分类里用过 SVM、GBDT；
一般用法是什么，是不是自己实现的，有什么比较知名的实现，使用过程中踩过哪些坑；
优缺点分析。
2、熟悉的算法有哪些？
基础算法要多说，其它算法要挑熟悉程度高的说，不光列举算法，也适当说说应用场合；
面试官和你的研究方向可能不匹配，不过在基础算法上你们还是有很多共同语言的，你说得太高大上可能效果并不好，一方面面试官还是要问基础的，另一方面一旦面试官突发奇想让你给他讲解高大上的内容，而你只是泛泛的了解，那就傻叉了。
3、用过哪些框架/算法包？
主流的分布式框架如 Hadoop，Spark，Graphlab，Parameter Server 等择一或多使用了解；
通用算法包，如 mahout，scikit，weka 等；
专用算法包，如 opencv，theano，torch7，ICTCLAS 等。
4、基础知识
个人感觉高频话题是 SVM、LR、决策树（决策森林）和聚类算法，要重点准备；
算法要从以下几个方面来掌握：
1）产生背景，适用场合（数据规模，特征维度，是否有 Online 算法，离散/连续特征处理等角度）；
2）原理推导（最大间隔，软间隔，对偶）；
3）求解方法（随机梯度下降、拟牛顿法等优化算法）；
4）优缺点，相关改进；
5）和其他基本方法的对比；
6）不能停留在能看懂的程度，还要对知识进行结构化整理，比如撰写自己的 cheet sheet，我觉得面试是在有限时间内向面试官输出自己知识的过程，如果仅仅是在面试现场才开始调动知识、组织表达，总还是不如系统的梳理准备；
7）从面试官的角度多问自己一些问题，通过查找资料总结出全面的解答，比如如何预防或克服过拟合。
5、开放问题
由于问题具有综合性和开放性，所以不仅仅考察对算法的了解，还需要足够的实战经验作基础；
先不要考虑完善性或可实现性，调动你的一切知识储备和经验储备去设计，有多少说多少，想到什么说什么，方案都是在你和面试官讨论的过程里逐步完善的，不过面试官有两种风格：引导你思考考虑不周之处 or 指责你没有考虑到某些情况，遇到后者的话还请注意灵活调整答题策略;
和同学朋友开展讨论，可以从上一节列出的问题开始。
准备建议
1、基础算法复习两条线
材料阅读 包括经典教材（比如 PRML，模式分类）、网上系列博客（比如 研究者July的“结构之法，算法之道”），系统梳理基础算法知识；
面试反馈 面试过程中会让你发现自己的薄弱环节和知识盲区，把这些问题记录下来，在下一次面试前搞懂搞透。
2、除算法知识，还应适当掌握一些系统架构方面的知识，可以从网上分享的阿里、京东、新浪微博等的架构介绍 PPT 入手，也可以从 Hadoop、Spark 等的设计实现切入。
3、如果真的是以就业为导向就要在平时注意实战经验的积累，在科研项目、实习、比赛（Kaggle，Netflix，天猫大数据竞赛等）中摸清算法特性、熟悉相关工具与模块的使用。
总结
如今，好多机器学习、数据挖掘的知识都逐渐成为常识，要想在竞争中脱颖而出，就必须做到：
保持学习热情，关心热点；
深入学习，会用，也要理解；
在实战中历练总结；
积极参加学术界、业界的讲座分享，向牛人学习，与他人讨论。
找好自己的定位：
1、数据分析师，主要技能SQL、Excel，从数据库里写SQL语句得到数据，然后在EXCEL里加工可视化后做成报表或者报告，利用你的商业敏感度，给出可靠的结论。听起来很简单是不是，但这其中需要的商业敏感度，确是最需要积累的。具体方向有3个：数据产品、决策支持、数据运营。其中，数据产品 PK需求把控&项目管控能力；决策支持 PK商业sense(例如做营销，360网址导航这种每月几百万的框架到底要不要签？)；数据运营 PK提炼特征能力综上，你会发现在互联网公司，数据分析师要处理的问题，跟营销、产品、运营一样。
2、算法工程师，主要技能数学功底+统计功底+实打实的写代码能力+看论文读最新算法论文的能力。要求相当高。对应岗位推荐算法工程师、搜索算法工程师、文本挖掘、语音识别、图像处理这类算法工程师。比如阿里，做推荐的算法工程师基于访客、商品、商家的在线、离线信息等等数据库的数据，来得到一套推荐的逻辑，通俗点说，怎么给出个公司，给每个商品算个得分，排列出来给买家看到，买家会想要买更多的商品。而这背后的算法，其实市面上大部分机器学习的书都覆盖不到，是需要算法工程师基于算法基本功（数据结构、核心算法范式）+商业感觉（业务逻辑、综合行业运营、分析师的假设经验）+利用数据不断的实验迭代得到最好的结果、获得参数、还要担心本身样本不随机带来的系统偏差等等问题。
以上转自公众号：数据挖掘DW
