哈希算法,SHA256,哈希函数,加密哈希,哈希预测/哈希算法是博彩游戏公平性的核心，本文详细解析 SHA256 哈希函数的运作原理，并提供如何通过哈希技术进行博彩预测的方法！有时面试时，考官会冷不防地提出一个应试者意想不到的问题，目的是想试试应试者的应变能力和处事能力。这时，你需要的是稳定情绪，千万不可乱了方寸。

　　随着大数据概念的火热，数据科学家这一职位应时而出，那么成为数据科学家要满足什么条件?或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考，下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题，供各位同行参考。

　　3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则?

　　5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库?

　　9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型?同时你是如何定义“好”?存在所有情况下通用的模型吗?有你没有知道一些模型的定义并不是那么好?

　　10、什么是概率合并(AKA模糊融合)?使用SQL处理还是其它语言方便?对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言?

　　17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择?你对于商业智能和报表工具有什么想法?

　　19、如何你打算发100万的营销活动邮件。你怎么去优化发送?你怎么优化反应率?能把这二个优化份开吗?

　　20、如果有几个客户查询ORACLE数据库的效率很低。为什么?你做什么可以提高速度10倍以上，同时可以更好处理大数量输出?

　　21、如何把非结构化的数据转换成结构化的数据?这是否真的有必要做这样的转换?把数据存成平面文本文件是否比存成关系数据库更好?

　　24、请举例说明mapreduce是如何工作的?在什么应用场景下工作的很好?云的安全问题有哪些?

　　25、(在内存满足的情况下)你认为是100个小的哈希表好还是一个大的哈希表，对于内在或者运行速度来说?对于数据库分析的评价?

　　29、你可以使用excel建立逻辑回归模型吗?如何可以，说明一下建立过程?

　　30、在SQL, Perl, C++, Python等编程过程上，待为了提升速度优化过相关代码或者算法吗?如何及提升多少?

　　31、使用5天完成90%的精度的解决方案还是花10天完成100%的精度的解决方案?取决于什么内容?

　　32、定义：QA(质量保障)、六西格玛、实验设计。好的与坏的实验设计能否举个案例?

　　36、给出一个不符合高斯分布与不符合对数正态分布的数据案例。给出一个分布非常混乱的数案例。

　　38、你如何证明你带来的算法改进是真的有效的与不做任何改变相比?你对A/B测试熟吗?

　　39、什么是敏感性分析?拥有更低的敏感性(也就是说更好的强壮性)和低的预测能力还是正好相反好?你如何使用交叉验证?你对于在数据集中插入噪声数据从而来检验模型的敏感性的想法如何看?

　　40、对于一下逻辑回归、决策树、神经网络。在过去15年中这些技术做了哪些大的改进?

　　41、除了主成分分析外你还使用其它数据降维技术吗?你怎么想逐步回归?你熟悉的逐步回归技术有哪些?什么时候完整的数据要比降维的数据或者样本好?

　　43、你熟悉极值理论、蒙特卡罗逻辑或者其它数理统计方法以正确的评估一个稀疏事件的发生概率?

　　46、如何为欺诈检验得分技术发现最好的规则集?你如何处理规则冗余、规则发现和二者的本质问题?一个规则集的近似解决方案是否可行?如何寻找一个可行的近似方案?你如何决定这个解决方案足够好从而可以停止寻找另一个更好的?

　　49、你有使用过API接口的经验吗?什么样的API?是谷歌还是亚马逊还是软件即时服务?

　　51、可视化使用什么工具?在作图方面，你如何评价Tableau?R?SAS?在一个图中有效展现五个维度?

　　53、你主要与什么样的客户共事：内部、外部、销售部门/财务部门/市场部门/IT部门的人?有咨询经验吗?与供应商打过交道，包括供应商选择与测试。

　　54、你熟悉软件生命周期吗?及IT项目的生命周期，从收入需求到项目维护?

　　64、你用过时间序列模型吗?时滞的相关性?相关图?光谱分析?信号处理与过滤技术?在什么样的场景下?

　　72、什么是一个好的、快速的聚类算法的的计算复杂度?什么好的聚类算法?你怎么决定一个聚类的聚数?

　　74、什么让一个图形使人产生误解、很难去读懂或者解释?一个有用的图形的特征?

　　75、你知道使用在统计或者计算科学中的“经验法则”吗?或者在商业分析中。

　　77、你怎么马上就知道在一篇文章中(比如报纸)发表的统计数字是错误，或者是用作支撑作者的论点，而不是仅仅在罗列某个事物的信息?例如，对于每月官方定期在媒体公开发布的失业统计数据，你有什么感想?怎样可以让这些数据更加准确?