2026数据科学家校招面试题及答案

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单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪种数据类型不属于Python基本数据类型？A.整数B.列表C.布尔D.字符答案：D2.线性回归模型中，用于评估模型好坏的指标是？A.准确率B.均方误差C.召回率D.特异度答案：B3.决策树中，哪个指标用于衡量样本纯度？A.信息增益B.支持度C.置信度D.提升度答案：A4.数据清洗时，处理缺失值的方法不包括？A.删除B.填充均值C.聚类D.插值答案：C5.以下哪个不是常见的特征选择方法？A.过滤法B.包装法C.嵌入法D.聚类法答案：D6.逻辑回归主要用于？A.回归分析B.分类问题C.聚类分析D.降维答案：B7.以下哪种算法属于无监督学习？A.随机森林B.K近邻C.主成分分析D.支持向量机答案：C8.时间序列分析中，用于平稳性检验的是？A.卡方检验B.单位根检验C.t检验D.F检验答案：B9.深度学习中，常用的激活函数不包括？A.SigmoidB.ReLUC.线性函数D.Tanh答案：C10.以下哪个数据库适合存储大数据？A.MySQLB.OracleC.MongoDBD.SQLServer答案：C多项选择题（每题2分，共10题）1.数据可视化的常用工具包括？A.MatplotlibB.SeabornC.TableauD.PowerBI答案：ABCD2.以下属于数据挖掘任务的有？A.关联规则挖掘B.异常检测C.文本分类D.预测建模答案：ABCD3.特征工程包括以下哪些步骤？A.特征提取B.特征选择C.特征变换D.特征构建答案：ABCD4.以下哪些算法可用于分类问题？A.朴素贝叶斯B.决策树C.K均值聚类D.支持向量机答案：ABD5.评估分类模型性能的指标有？A.准确率B.精确率C.召回率D.F1值答案：ABCD6.常用的降维方法有？A.主成分分析B.线性判别分析C.因子分析D.奇异值分解答案：ABCD7.以下属于大数据特点的有？A.大量B.高速C.多样D.价值密度低答案：ABCD8.深度学习中的优化算法有？A.随机梯度下降B.AdagradC.AdadeltaD.Adam答案：ABCD9.处理数据不平衡问题的方法有？A.过采样B.欠采样C.代价敏感学习D.集成学习答案：ABCD10.以下哪些是SQL中的聚合函数？A.SUMB.AVGC.COUNTD.MAX答案：ABCD判断题（每题2分，共10题）1.所有数据都需要进行标准化处理。（×）2.聚类分析可以用于发现数据中的潜在类别。（√）3.深度学习模型一定比传统机器学习模型效果好。（×）4.信息增益越大，划分的纯度越高。（√）5.数据挖掘就是从海量数据中发现有用信息。（√）6.逻辑回归只能处理二分类问题。（×）7.主成分分析可以用于特征选择。（×）8.时间序列数据一定是平稳的。（×）9.支持向量机的核函数可以将数据映射到高维空间。（√）10.数据可视化只是为了让数据更美观。（×）简答题（每题5分，共4题）1.简述数据清洗的主要步骤。答案：主要步骤有识别数据中的缺失值、异常值和重复值；对缺失值可采用删除、填充等方式处理；用统计方法或业务规则识别并修正异常值；删除重复数据；最后验证清洗后的数据质量。2.什么是过拟合，如何避免？答案：过拟合指模型在训练集表现好，在测试集表现差。避免方法有增加数据量，减少模型复杂度如减少特征、降低模型层数；使用正则化方法；采用交叉验证等。3.简述K近邻算法的原理。答案：K近邻算法基于“近朱者赤”思想。给定测试样本，在训练集中找到与它距离最近的K个样本，根据这K个样本的类别进行投票或平均，确定测试样本的类别或值。4.简述主成分分析的作用。答案：主成分分析可对数据降维，减少特征数量，降低计算复杂度；去除数据中的噪声和冗余信息；还能将高维数据投影到低维空间，便于数据可视化和后续分析。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论在实际项目中如何选择合适的机器学习算法。答案：要考虑数据特点，如数据规模、特征类型等；看问题类型，是分类、回归还是聚类；对比算法复杂度和可解释性；还可通过实验对比不同算法在验证集上的性能，综合选择。2.谈谈数据伦理在数据科学中的重要性。答案：数据科学涉及大量个人和敏感数据。遵循数据伦理能保护用户隐私，避免数据滥用；保证数据使用的合法性和公正性；增强用户信任，利于数据科学行业健康发展。3.讨论深度学习和传统机器学习的优缺点。答案：深度学习优点是能自动提取特征、处理复杂问题；缺点是需要大量数据和计算资源，可解释性差。传统机器学习优点是计算简单、可解释性强；缺点是依赖人工特