本文主要是介绍数据挖掘工程师的面试问题与答题思路，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一个Java程序可以认为是一系列对象的集合，而这些对象通过调用彼此的方法来协同工作。下面简要介绍下类、对象、方法和实例变量的概念。
- 对象：对象是类的一个实例，有状态和行为。例如，一条狗是一个对象，它的状态有：颜色、名字、品种；行为有：摇尾巴、叫、吃等。
- 类：类是一个模板，它描述一类对象的行为和状态。
- 方法：方法就是行为，一个类可以有很多方法。逻辑运算、数据修改以及所有动作都是在方法中完成的。
- 实例变量：每个对象都有独特的实例变量，对象机器学习、大数据相关岗位根据业务的不同，岗位职责大概分为：
1、平台搭建类
数据计算平台搭建，基础算法实现，当然，要求支持大样本量、高维度数据，所以可能还需要底层开发、并行计算、分布式计算等方面的知识；
2、算法研究类
- 文本挖掘，如领域知识图谱构建、垃圾短信过滤等；
- 推荐，广告推荐、APP 推荐、题目推荐、新闻推荐等；
- 排序，搜索结果排序、广告排序等；
- 广告投放效果分析；
- 互联网信用评价；
- 图像识别、理解。
3、数据挖掘类
- 商业智能，如统计报表；
- 用户体验分析，预测流失用户。
以上是根据求职季有限的接触所做的总结。有的应用方向比较成熟，业界有足够的技术积累，比如搜索、推荐，也有
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