data-science-interviews

开源数据科学面试题库及答案集合

数据科学面试问题 GitHub项目开源协作 DataTalks.Club Github 开源项目

data-science-interviews是一个开源的数据科学面试问题和答案集合。项目涵盖理论知识、技术能力和概率等多个方面，内容由社区共同维护。用户可以贡献新的问题答案或改进现有内容。此外，项目还提供其他相关资源链接。这一资源旨在帮助数据科学从业者和求职者准备面试，提升专业能力。

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介绍相关项目

coding-interview-university - 系统化软件工程学习路线图与资源指南

Github学习计划开源项目数据结构算法编程面试软件工程师

该项目提供了系统化的软件工程学习路线图,涵盖计算机科学核心知识如数据结构、算法和系统设计。内容包括详细的学习计划、资源推荐和实践指导,有助于掌握软件工程关键技能。同时也包含面试准备和求职建议,为进入大型科技公司做全面准备。适合有编程基础并希望提升软件工程能力的学习者。

Data-Engineering-Roadmap - 数据工程师成长路线图及关键技能学习资源

Github开源项目数据处理数据工程数据库机器学习编程语言

该项目提供了一个系统化的数据工程学习路线图，涵盖编程语言、SQL、数据库、数据处理、集群计算、数据可视化等核心领域。路线图内容丰富，包括Linux系统、数据结构与算法、数据库基础、SQL、NoSQL、数据处理、集群计算、数据仓库、数据可视化等。同时涵盖了CI/CD、云计算、机器学习等相关技术，为构建完整的数据工程知识体系提供了全面指导。它推荐了各方面的学习资源和实用工具，旨在帮助学习者全面掌握数据工程技能，而非仅追随热点。路线图适合不同水平的学习者，为数据工程职业发展提供了清晰指导。

numpy-100 - 100道NumPy练习题助力数据科学技能提升

GithubNumPyPython开源项目数据分析编程练习

这个开源项目汇集了100道NumPy练习题，涵盖Python数据分析的核心内容。题目来源广泛，包括NumPy邮件列表、Stack Overflow和官方文档。它为各层次的Python开发者提供了实用的学习资源，同时也是教学者的得力助手。项目旨在深化NumPy学习，全面提升数据科学技能。练习题支持Binder在线测试和GitHub阅读。项目基于MIT许可证，并衍生出其他编程语言的版本。

fe-interview - 每日更新的前端面试题库，提升Web开发全面技能

Github前端面试开源项目技能提升每日3+1知识题库

fe-interview开源项目收录了6000多道前端面试题，内容覆盖HTML、CSS、JavaScript等核心领域。每日更新的3+1模式（3道编程题+1道软技能题）旨在全方位提升开发者的前端能力。该平台不仅是学习资源库，还通过互动讨论促进技术交流，为前端工程师的职业发展提供有力支持。

LeetcodeTop - 互联网技术岗面试题热度汇总

CodeTopGithubLeetcodeTop互联网公司开源项目技术岗面试题目

LeetcodeTop是一个开源项目，汇总了互联网公司技术岗面试中常考的LeetCode题目热度。项目按公司、部门和岗位对高频面试题进行分类，具有免费开放、分类精细、题源可靠和本土特色等优点。此外，项目还提供CodeTop网站和小程序，支持灵活查询，并设有面经交流群，为开发者求职提供全面支持。

Interviews by AI - AI驱动的智能面试练习平台助力求职成功

AI工具AI面试辅导模拟面试求职准备职业发展面试技巧

Interviews by AI利用人工智能技术，为求职者提供个性化面试练习。通过职位描述分析，生成针对性问题，支持音频和文本作答。AI即时反馈帮助用户提升技巧，增强自信。平台适合各阶段求职者，包括实习生、应届毕业生和转行人士。提供免费和付费计划，模拟真实面试环境，助力求职成功。

interview-guide - Microsoft工程师撰写的软件开发面试指南

GithubMicrosoft开源项目技术面试职业发展软件工程师面试指南

Interview Guide是一个由Microsoft软件工程师Nick创建的开源项目，旨在为软件开发者提供面试指南。该指南基于作者作为面试官和求职者的经验，涵盖了大型科技公司和初创企业的面试流程。项目内容包括面试准备建议和技巧，可在interviewguide.dev网站免费访问。这份资源为软件开发社区提供了宝贵的参考。

OpenML-Guide - 开源AI知识和资源的全方位指南

AIGithubOpenML Guide开源开源项目机器学习深度学习

Open DeepLearning为AI学习者提供免费、高质量的课程、书籍、教程和研究论文，涵盖从基础到高级的概念，助力掌握最新的AI技术。无论是初学者还是专家，该开源项目旨在通过明确的学习路径简化学习过程。用户还可以通过GitHub、Discord和Twitter参与社区互动，贡献内容、改进资源和提出建议，提升学习效果。

zero-to-mastery-ml - 从零到精通的机器学习全面指南

GithubScikit-LearnTensorFlowZero to Mastery Machine Learning开源项目数据科学机器学习

本教程涵盖了机器学习从基础到高级的完整学习路径。内容包括代码示例、笔记本、图像和其他资料，均可通过Udemy和zerotomastery.io获取。课程内容包括六步机器学习建模框架、数据科学工具、结构化数据项目、神经网络及深度学习。最新的在线课程材料正在开发中，预计2024年发布更新。此外，还提供学生分享的学习笔记，丰富学习资源。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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