沃尔玛ai面试怎么看成功没

要看一个人在沃尔玛AI面试是否成功，需要从以下几个方面考虑：
1 技能水平：沃尔玛作为全球大型零售企业，拥有一流的技术团队，对候选人的技能水平要求也非常高。在AI面试中，成功的候选人通常需要展示出扎实的编程技能、深厚的算法知识和对数据建模的能力。
2 解决问题的能力：沃尔玛AI面试通常会涉及到实际业务场景的问题，候选人需要展现自己分析问题、解决问题的能力，特别是在高压的情况下能够迅速定位和解决问题。解决问题的能力是成为一名优秀AI工程师的必要技能之一。
3 口头表达能力：在沃尔玛AI面试中，交流沟通是非常重要的。候选人需要清晰地表达自己的思路和分析过程，以便面试官更好地理解其思维过程。口头表达能力对于任何一位AI工程师而言，都是至关重要的。
4 学习能力和适应能力：AI技术发展日新月异，候选人应该展现出较强的学习能力和适应能力，能够快速掌握新技术和新领域，对于创新和实践具有积极的态度。
总的来说，沃尔玛AI面试成功需要具备多方面的能力，包括技能水平、解决问题的能力、口头表达能力和学习能力等。成功的候选人应该在面试中尽可能展现自己最优的状态，以获得面试官的认可。

围墙里的大数据注定成为死数据。大数据需要开放式创新，从数据的开放、共享和交易，到价值提取能力的开放，再到基础处理和分析平台的开放，让数据如同血液在数据社会的躯体中长流，滋润数据经济，让更多的长尾企业和数据思维创新者产生多姿多彩的化学作用，才能创造大数据的黄金时代。
我的大数据研究轨迹
我做了4-5年的移动架构和Java虚拟机，4-5年的众核架构和并行编程系统，最近4-5年也在追时髦，先是投入物联网，最近几年一直在做大数据。我们团队的大数据研究轨迹如下图所示：
2010-2012年，主要关注数据和机器的关系：水平扩展、容错、一致性、软硬件协同设计，同时厘清各种计算模式，从批处理（MapReduce）到流处理、Big SQL/ad hoc query、图计算、机器学习等等。事实上，我们的团队只是英特尔大数据研发力量的一部分，上海的团队是英特尔Hadoop发行版的主力军，现在英特尔成了Cloudera的最大股东，自己不做发行版了，但是平台优化、开源支持和垂直领域的解决方案仍然是英特尔大数据研发的重心。
从2013年开始关注数据与人的关系：对于数据科学家怎么做好分布式机器学习、特征工程与非监督学习，对于领域专家来说怎么做好交互式分析工具，对于终端用户怎么做好交互式可视化工具。英特尔研究院在美国卡内基梅隆大学支持的科研中心做了GraphLab、Stale Synchronous Parallelism，在MIT的科研中心做了交互式可视化和SciDB上的大数据分析，而中国主要做了Spark SQL和MLlib（机器学习库），现在也涉及到深度学习算法和基础设施。
2014年重点分析数据和数据的关系：我们原来的工作重心是开源，后来发现开源只是开放式创新的一个部分，做大数据的开放式创新还要做数据的开放、大数据基础设施的开放以及价值提取能力的开放。
数据的暗黑之海与外部效应
下面是一张非常有意思的图，部分是化石级的，即没有联网、没有数字化的数据，而绝大多数的数据是在这片海里面。只有海平面的这些数据（有人把它称作Surface Web）才是真正大家能访问到的数据，爬虫能爬到、搜索引擎能检索到的数据，而绝大多数的数据是在暗黑之海里面（相应地叫做Dark Web），据说这一部分占数据总量的85%以上，它们在一些孤岛里面，在一些企业、政府里面躺在地板上睡大觉。
数据之于数据社会，就如同水之于城市或者血液之于身体一样。城市因为河流而诞生也受其滋养，血液一旦停滞身体也就危在旦夕。所以，对于号称数据化生存的社会来说，我们一定要让数据流动起来，不然这个社会将会丧失诸多重要功能。
所以，我们希望数据能够像“金风玉露一相逢”那样产生化学作用。马化腾先生提出了一个internet+的概念，英特尔也有一个大数据X，相当于大数据乘以各行各业。如下图所示，乘法效应之外，数据有个非常奇妙的效应叫做外部效应（externality），比如这个数据对我没用但对TA很有用，所谓我之毒药彼之蜜糖。
比如，金融数据和电商数据碰撞在一起，就产生了像小微贷款那样的互联网金融；电信数据和政府数据相遇，可以产生人口统计学方面的价值，帮助城市规划人们居住、工作、娱乐的场所；金融数据和医学数据在一起，麦肯锡列举了很多应用，比如可以发现骗保；物流数据和电商数据凑在一块，可以了解各个经济子领域的运行情况；物流数据和金融数据产生供应链金融，而金融数据和农业数据也能发生一些化学作用。比如Google analytics出来的几个人，利用美国开放气象数据，在每一块农田上建立微气象模型，可以预测灾害，帮助农民保险和理赔。
所以，要走数据开放之路，让不同领域的数据真正流动起来、融合起来，才能释放大数据的价值。
三个关于开放的概念
1、数据开放
首先是狭义的数据开放。数据开放的主体是政府和科研机构，把非涉密的政府数据及科研数据开放出来。现在也有一些企业愿意开放数据，像Netflix和一些电信运营商，来帮助他们的数据价值化，建构生态系统。但是数据开放不等于信息公开。首先，数据不等于信息，信息是从数据里面提炼出来的东西。我们希望，首先要开放原始的数据（raw data），其次，它是一种主动和免费的开放，我们现在经常听说要申请信息公开，那是被动的开放。
Tim Berners Lee提出了数据开放的五星标准，以保证数据质量：一星是开放授权的格式，比如说PDF；其次是结构化，把数据从文件变成了像excel这样的表；三星是开放格式，如CSV；四星是能够通过URI找到每一个数据项；五星代表能够和其它数据链接，形成一个开放的数据图谱。
现在主流的数据开放门户，像datadov或datagovuk，都是基于开源软件。英特尔在MIT的大数据科研中心也做了一种形态，叫Datahub：吉祥物很有趣，一半是大象，代表数据库技术，一半是章鱼，取自github的吉祥物章鱼猫。它提供更多的功能比如易管理性，提供结构化数据服务和访问控制，对数据共享进行管理，同时可以在原地做可视化和分析。
广义的数据开放还有数据的共享及交易，比如点对点进行数据共享或在多边平台上做数据交易。马克思说生产资料所有制是经济的基础，但是现在大家可以发现，生产资料的租赁制变成了一种主流（参考《Lean Startup》），在数据的场景下，我不一定拥有数据，甚至不用整个数据集，但可以租赁。租赁的过程中要保证数据的权利。
首先，我可以做到数据给你用，但不可以给你看见。姚期智老先生82年提出“millionaires’ dilemma（百万富翁的窘境）”，两个百万富翁比富谁都不愿意说出自己有多少钱，这就是典型的“可用但不可见”场景。在实际生活中的例子很多，比如美国国土安全部有恐怖分子名单（数据1），航空公司有乘客飞行记录（数据2），国土安全部向航空公司要乘客飞行记录，航空公司不给，因为涉及隐私，他反过来向国土安全部要恐怖分子名单，也不行，因为是国家机密。双方都有发现恐怖分子的意愿，但都不愿给出数据，有没有办法让数据1和数据2放一起扫一下，但又保障数据安全呢？
其次，在数据使用过程中要有审计，万一那个扫描程序偷偷把数据藏起来送回去怎么办？再者，需要数据定价机制，双方数据的价值一定不对等，产生的洞察对各方的用途也不一样，因此要有个定价机制，比大锅饭式的数据共享更有激励性。
从点对点的共享，走到多边的数据交易，从一对多的数据服务到多对多的数据市场，再到数据交易所。如果说现在的数据市场更多是对数据集进行买卖的话，那么数据交易所就是一个基于市场进行价值发现和定价的，像股票交易所那样的、小批量、高频率的数据交易。
我们支持了不少研究来实现刚才所说的这些功能，比如说可用而不可见。案例一是通过加密数据库CryptDB/Monomi实现，在数据拥有方甲方这边的数据库是完全加密的，这事实上也防止了现在出现的很多数据泄露问题，大家已经听到，比如说某互联网服务提供商的员工偷偷把数据拿出来卖，你的数据一旦加密了他拿出来也没用。其次，这个加密数据库可以运行乙方的普通SQL程序，因为它采用了同态加密技术和洋葱加密法，SQL的一些语义在密文上也可以执行。
针对“百万富翁的窘境”，我们做了另一种可用但不可见的技术，叫做数据咖啡馆。大家知道咖啡馆是让人和人进行思想碰撞的地方，这个数据咖啡馆就是让数据和数据能够碰撞而产生新的价值。
比如两个电商，一个是卖衣服的，一个是卖化妆品的，他们对于客户的洞察都是相对有限的，如果两边的数据放在一起做一次分析，那么就能够获得全面的用户画像。再如，癌症是一类长尾病症，有太多的基因突变，每个研究机构的基因组样本都相对有限，这在某种程度上解释了为什么过去50年癌症的治愈率仅仅提升了8%。那么，多个研究机构的数据在咖啡馆碰一碰，也能够加速癌症的研究。
在咖啡馆的底层是多方安全计算的技术，基于英特尔和伯克利的一个联合研究。在上面是安全、可信的Spark，基于“data lineage”的使用审计，根据各方数据对结果的贡献进行定价。
2、大数据基础设施的开放
现在有的是有大数据思维的人，但他们很捉急，玩不起、玩不会大数据，他不懂怎么存储、怎么处理这些大数据，这就需要云计算。基础设施的开放还是传统的Platform as a Service，比如Amazon AWS里有MapReduce，Google有Big Query。这些大数据的基础处理和分析平台可以降低数据思维者的门槛，释放他们的创造力。
比如decidecom，每天爬几十万的数据，对价格信息（结构化的和非结构化的）进行分析，然后告诉你买什么牌子、什么时候买最好。只有四个PhD搞算法，其他的靠AWS。另一家公司Prismatic，也利用了AWS，这是一家做个性化阅读推荐的，我专门研究过它的计算图、存储和高性能库，用LISP的一个变种Clojure写的非常漂亮，真正做技术的只有三个学生。
所以当这些基础设施社会化以后，大数据思维者的春天很快就要到来。
3、价值提取能力的开放
现在的模式一般是一大一小或一对多。比如Tesco和Dunnhumby，后者刚开始是很小的公司，找到Tesco给它做客户忠诚度计划，一做就做了几十年，这样的长期战略合作优于短期的数据分析服务，决策更注重长期性。当然，Dunnhumby现在已经不是小公司了，也为其他大公司提供数据分析服务。再如沃尔玛和另外一家小公司合作，做数据分析，最后他把这家小公司买下来了，成了它的Walmart Labs。
一对多的模式，典型的是Palantir——Peter Thiel和斯坦福的几个教授成立的公司，目前还是私有的，但估值近百亿了，它很擅长给各类政府和金融机构提供数据价值提取服务。真正把这种能力开放的是Kaggle，它的双边，一边是10多万的分析师，另一边是需求方企业，企业在Kaggle上发标，分析师竞标，获得业务。这可能是真正解决长尾公司价值提取能力的办法。当然，如果能和我们的数据咖啡馆结合，就更好了。

大数据的概念最早可以追溯到上个世纪 90 年代，当时美国 IT 公司 Teradata 提出了“大型数据库管理系统”(DBMS)的概念，这就是“大数据”的前身。然而，大数据这一术语的真正流行是在 2000 年之后的。随着互联网、移动设备和传感器技术的普及，越来越多的数据被持续地产生、收集、存储和分析，这使得大数据概念得到了广泛关注和应用。

2009年区块链的第一个应用比特币的推出将区块链从理论应用转变为现实应用，证明了这种数字分布式账本技术确实有效。从那时起，许多企业组织一直在测试如何让区块链为他们服务。

现在，知名的公司、各国政府组织和非盈利性实体也都正在尝试使用区块链来改进现有的流程，并启用新的商业模式。

区块链的价值源于它能够在实体之间以快速、安全的方式共享数据——而无需任何实体负责保护数据或促进交易。

“这是一个具有独特特征的交易分类账，这些特征有助于解决我们系统和流程中的问题，”美国大学信息技术与分析系副教授兼Kogod网络安全治理中心研究员Ayman Omar解释说。

在毛球 科技 看来，事实上，区块链及其特性可以为企业提供多种帮助——无论他们是使用公共区块链网络还是选择私有或许可的基于区块链的应用程序。

毛球 科技 整理以下是区块链的主要优势：

区块链在信任不存在或未经证实的不同实体之间创造了信任。因此，这些实体愿意从事涉及交易或数据共享的商业交易，否则他们可能不会这样做，或者需要一个中介来这样做。

信任的实现是区块链最被看好的优势之一。它的价值在早期的区块链用例中是显而易见的，这些用例促进了没有直接关系的实体之间的交易，但仍然需要分享数据或付款。比特币和一般的加密货币是区块链如何在互不相识的参与者之间实现信任的典型例子。

美国 科技 大学区块链负责人Daniel FieldDaniel Field数字技术和服务的全球供应商UST的区块链负责人Daniel Field解释说，当没有中心行为者促成信任时，区块链才真正证明了其价值。

因此，除了在参与者因彼此不认识而缺乏信任时实现信任外，区块链还能在一个没有单一实体专门负责的企业生态系统中实现数据共享。

供应链就是一个很好的例子。多个企业——从供应商和运输公司到生产商、分销商和零售商——想要或需要来自该链中其他人的信息，但没有人负责促进所有这些信息的共享。区块链以其去中心化的特性，解决了这一难题。

支持区块链的系统的安全性是这项新兴技术的另一个主要优势。区块链提供的增强安全性源于技术的实际工作方式。区块链通过端对端加密创建了不可更改的交易记录，这就将欺诈和未经授权的活动拒之门外。

此外，区块链上的数据存储在计算机网络中，几乎不可能被黑客入侵（与将数据存储在服务器中的传统计算机系统不同）。同时，区块链可以通过匿名数据和要求权限来限制访问，比传统计算机系统更好地解决隐私问题。

区块链还可以降低公司的成本，提高了处理交易的效率，还减少了手动任务，例如汇总和修改数据，以及简化报告和审计流程。

专家指出金融机构在使用区块链时会极大的降低成本，并解释说区块链简化清算和结算的能力直接转化为流程成本的节省。更广泛地说，区块链通过消除传统上提供区块链可以做的处理的中间商——供应商和第三方提供商——来帮助企业削减成本。

过消除中介机构以及替换交易中剩余的手动流程，区块链可以比传统方法更快地处理交易。在某些情况下，区块链可以在几秒钟或更短的时间内处理交易。但是，时间可能会有所不同。

基于区块链的系统处理交易的速度取决于多种因素，例如每个数据块的大小和网络流量。尽管如此，专家们得出的结论是，区块链通常在速度方面优于其他流程和技术。在区块链最突出的应用之一中，沃尔玛使用该技术在几秒钟内追踪芒果切片的来源——这个过程以前需要7天。

沃尔玛对区块链的使用不仅仅是速度；它还与追踪这些芒果和其他产品的来源的能力有关。这使得像沃尔玛这样的零售商能够更好地管理库存、响应问题或疑问并确认其商品的 历史 记录。

如果某个特定农场因污染而不得不召回其产品，则使用区块链的零售商可以识别并移除来自该特定农场的产品，同时将其剩余产品出售。据专家介绍，区块链可以帮助追踪各种物品的来源，例如药品以确认它们是合法的，而不是假冒和有机物品来确认它们确实是有机的。

不变性只是意味着交易一旦记录在区块链上就无法更改或删除。在区块链上，所有交易都有时间戳和日期戳，所以有一个永久的记录。因此，区块链可用于随着时间的推移跟踪信息，从而实现安全、可靠的信息审计。

例如，Omar指出，瑞典使用区块链将房地产交易数字化，以跟踪财产所有权，即使它们易手，也是这种好处的一个例子。

专家表示，区块链可以实现对自己数字数据的前所未有的个人控制。ABI Research的研究主管Michela Menting表示：“在数据是非常有价值的商品的世界中，该技术本质上可以保护属于您的数据，同时允许您控制它。”

个人和个人组织可以决定他们想要共享哪些数字数据，与谁共享以及共享多长时间，并通过支持区块链的智能合约实施限制。

多个行业的领导者正在 探索 和实施基于区块链的系统，以解决棘手的问题并改进长期存在的繁琐做法。Field引用了使用区块链来验证求职者简历信息作为此类创新的一个例子。研究一致表明，很大比例的人伪造了他们的简历，让招聘经理面临手动验证信息的耗时任务。

但是，允许参与的大学将有关其毕业生和授予学位的数据放在区块链上，然后授权的招聘经理可以访问这些数据的试点计划有助于解决这两个问题——了解真相并快速有效地了解真相。

专家表示，高管们需要仔细考虑他们在哪里进行区块链投资。

他们强调，区块链的真正价值在于它用于传统数据库不起作用的领域以及没有中央控制或信任的情况下。

“如果有高度的信任，区块链就没有问题需要解决。但是你越缺乏可见性或腐败的可能性，这就是你有更大用例的地方。这就是区块链成为解决方案的地方，”奥马尔说。

他说，基于区块链的应用程序还可以与人工智能、机器学习或其他一些决策层配对使用。

然而，专家们仍然相信区块链将带来颠覆和业务转型——即使这场革命不会很快发生。

重要的是要明白，围绕区块链有很多炒作，虽然它在理论上是革命性的，但它不会改变今天的 社会 ，”门廷说。“也许从现在起10到20年会出现，但这不是一项短期技术。”

1 C45：是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。
2 K-means算法：是一种聚类算法。
3SVM：一种监督式学习的方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中
4Apriori ：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
5EM：最大期望值法。
6pagerank：是google算法的重要内容。
7 Adaboost:是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器然后把弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器。
8KNN:是一个理论上比较成熟的的方法，也是最简单的机器学习方法之一。
9Naive Bayes：在众多分类方法中，应用最广泛的有决策树模型和朴素贝叶斯（Naive Bayes）
10Cart：分类与回归树，在分类树下面有两个关键的思想，第一个是关于递归地划分自变量空间的想法，第二个是用验证数据进行减枝。
关联规则规则定义
在描述有关关联规则的一些细节之前，我们先来看一个有趣的故事： 尿布与啤酒的故事。
在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是：跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在尿布与啤酒背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。
数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。Agrawal等于1993年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。他们的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算法挖掘规则的效率；对关联规则的应用进行推广。关联规则挖掘在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。

---