大家好，今天给各位分享数据库的笔试的一些知识，其中也会对数据库的笔试进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！
到了第二轮，技术负责人直接让他们在白板上推机器学习的损失函数，从线性回归讲到XGBoost，还让解释特征工程怎么做。过程里还插了个业务场景，说假如电商平台要查高复购率用户，用概率论怎么验证结论不是瞎猜。当场让李明用卡方检验算P值，还要说怎么排除样本偏差，这时候有个人卡住了，HR没多说就让他先出去。李明算清楚后，技术负责人点头，夸他“数理基础不错”。
再说数据库这一块，面试现场给了个业务场景，订单表、用户表都要join，SQL得用窗口函数、group by，还要处理数据异常。大厂现在不止看你是不是会查数据，关键是数据库设计得合理不合理，索引怎么建，MySQL和Redis都得懂。权威报道提到，2024年阿里、字节的数据开发面试，项目经历要求更详细，简历光写技能不行，得有上线的真实项目，最好附带GitHub链接或竞赛成绩单。
网友看了这事，有人觉得现在大厂门槛太高，光会用工具，没扎实理论不行，调包党没活路。也有一部分人认为，项目经历比成绩更重要，能把数据科学知识用到实际业务里，才是真本事。还有人说，大厂问这么细，是怕招来只会背套路的人，毕竟数据岗核心是解决实际问题，不是单纯写代码。另一种说法觉得大学课程设置偏理论，缺少实操环节，建议多跟业务结合，像今年某头部高校就加了大数据实训课，要求学生每学期都交真实项目报告。
去年上海某985高校也有类似经历，毕业生投阿里，现场让他做校园消费大数据分析，最后还得给食堂提菜品优化建议。比起以前只考算法，今年各大厂都加了业务落地环节，项目能不能跑通，能不能上线，直接影响录用。看样子，数据科学和大数据技术这行，没有捷径，学理论得扎实，工具得用熟，项目得能落地。大厂到底看重哪一块，大家意见还不统一，有人说技术为主，有人说项目为王，谁说得对，还得看几年之后的实打实结果。
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