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微軟在企業(yè)中的主導(dǎo)地位是眾所周知的?？梢哉f，微軟已經(jīng)駕馭了云計算浪潮。在第一財季，其Azure服務(wù)和Office 365在線生產(chǎn)力業(yè)務(wù)的收入分別飆升了90％和42％。
我曾為谷歌、亞馬遜、蘋果、Facebook、Salesforce、Uber、LinkedIn撰寫過AI訪談問答文章對一些讀者非常有幫助。
在首席執(zhí)行官薩蒂亞·納德拉（Satya Nadella）最近致所有微軟員工的一封信中，他表示，微軟有兩個新的團(tuán)隊，即智能云（Intelligent Cloud)和智能邊緣(Intelligent Edge)，以形成下一階段的創(chuàng)新。這宣布了將人工智能編織到微軟所做的一切中的一種深刻的轉(zhuǎn)變。毋庸置疑，微軟在此公告后可能會增加與該公司相關(guān)的人工智能招聘。
面試流程
與其他大多數(shù)雇用工程師的公司一樣，微軟有一個典型的面試流程。數(shù)據(jù)科學(xué)角色通常會稍微調(diào)整一個過程，這反映了數(shù)據(jù)科學(xué)保護(hù)傘下不同方面的重要性。通常有電話采訪（涉及編碼），然后是現(xiàn)場采訪，現(xiàn)場約有4-5次采訪。但其中可能僅有2-3個人真正深入研究與數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的問題、研究和模型。其余的旨在測試編碼技能。
重要的閱讀
與Google一樣，微軟也有自己的AI版本，該版本最近剛剛發(fā)布。其核心人工智能平臺分為三個組成部分，即服務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施和工具。
Microsoft AI School：不同的學(xué)習(xí)路徑（https://aischool.microsoft.com/en-us/）
AI演示（展示數(shù)據(jù)展示和可視化）：AI演示（https://aidemos.microsoft.com）
Microsoft Azure AI解決方案（與Amazon AWS類似）：項目（https://gallery.azure.ai）
微軟研究播客：研究播客（Petercooper通過HackerNews）（https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/category/podcast/）
數(shù)據(jù)科學(xué)/ AI相關(guān)問題
合并k（在本例中為k = 2）數(shù)組并對它們進(jìn)行排序。
如何最好地從500萬搜索查詢中選擇具有代表性的樣本？
西雅圖的三個朋友告訴你下雨了。每個人的謊言概率為1/3，西雅圖多雨的概率是多少？
你能解釋樸素貝葉斯的基本原理嗎？你如何設(shè)定門檻？
你能解釋一下MapReduce是什么以及它是如何工作的嗎？
你能解釋一下SVM嗎？
你如何發(fā)現(xiàn)一個新觀察是否是一個異常值，什么是偏差 - 方差權(quán)衡？
討論如何從產(chǎn)品用戶群中隨機(jī)選擇樣本？
你如何實現(xiàn)自動完成？
描述梯度增強(qiáng)的工作原理。
在整數(shù)列表中查找子序列的大值。
你會怎么做總結(jié)一下推文？
在應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法之前，解釋數(shù)據(jù)爭用和清理的步驟。
如何處理不平衡的二進(jìn)制分類？
如何測量數(shù)據(jù)點之間的距離？
定義一下方差的概念
箱形圖和直方圖有什么區(qū)別？
你如何解決L2正則化回歸問題？
如何通過一些計算技巧來更快地計算逆矩陣？
如何在沒有計算器的情況下執(zhí)行一系列計算？解釋步驟背后的邏輯。
好的和壞的數(shù)據(jù)可視化有什么區(qū)別？
你如何找到百分位數(shù)？為它編寫代碼？
從一系列數(shù)值中如何查找大總和子序列？
有哪些不同的正則化指標(biāo)L1和L2？
創(chuàng)建一個檢查單詞是否為回文的函數(shù)。
反思問題
微軟采訪有很多開放式問題，這些問題的解決方案可以自由解釋。許多問題也基于數(shù)據(jù)表示和可視化。這與我們之前看過的其他公司不同。
網(wǎng)站名稱：微軟人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)25個經(jīng)典面試問題！-創(chuàng)新互聯(lián)
本文路徑：http://fisionsoft.com.cn/article/dejgoi.html
