公务员考试都考什么科目和内容笔试和面试
公务员考试都考什么科目和内容？笔试和面试？2022年10月11日考公务员来源：网络eol.cn公务员考试内容分为笔试和面试。公务员笔试分为公共科目和专业科目。公共科目包括行测和申论。专业科目是职位要求进行专业考试的科目之一。公务员面试包括结构化面试、无领导小组面试、半结构化面试、结构化小组面试。那么，小编接下来将为大家介绍公务员考试都考什么科目和内容？笔试和面试？的相关信息。
公务员笔试
公务员考试考公共科目和专业科目。公共科目包括测试和应用两部分。公共科目是所有考生的必修科目。而专业科目是一些需要专业科目考试的职位要考的科目。
行测
行政管理职业发展能力进行测验常识判断、言语理解与表达、数量关系、判断推理和资料分析等部分。
一、常识判断主要是衡量申请人应掌握的基本知识和运用这些知识进行分析和判断的基本能力，重点是对国情和社会条件的理解和综合管理的基本素质。它涉及政治、经济、法律、历史、文化、地理、环境、自然、科技等。
二、语言理解和表达能力，能够快速准确地理解和掌握书面材料的内涵，包括根据材料找出主要信息和重要细节;正确理解阅读材料中词语和句子的意义，概括出阅读材料的核心和主要思想，判断新句子是否符合阅读材料的原意，从语境中合理地推断出隐含的信息，判断作者的态度、意图、倾向和目的，准确恰当地选择词语。常见的类型有:阅读理解、逻辑填空、句子表达等。
三、数量关系主要测试报考者理解和把握事物之间数量关系以及解决数量关系问题的能力，主要涉及对数据关系的分析、推理、判断和运算。常见问题有:数值推理、数学运算等。
四、判断推理主要测试申请人对各种事物的分析和推理能力，涉及对图形、词语概念、事物关系、书面材料等的理解、比较、组合、演绎和归纳等。常见的题型有:图形推理、定义判断、类比推理、逻辑判断等。
五、资料进行分析研究主要测查报考者对各种不同形式的文字、图表等资料的综合学生理解与分析可以加工技术能力，这部分内容我们通常由统计性的图表、数字及文字材料构成。
申论
申论作为我国公务员考试必考科目，掌握申论答题小技巧对考生至关重要。大纲考查考生阅读可以理解学习能力、综合研究分析工作能力、提出和解决这些问题学生能力、贯彻执行管理能力、文字语言表达自身能力。五大发展能力以及具体针对五大题型，归纳概括、提出相关对策、综合数据分析、贯彻执行、申发论述。针对考查内容没有及时了解掌握一些答题技巧，会让自己的申论复习更有效率。下面给大家生活带来的一些申论答题技巧。
一、归纳概括题
归纳概括问题是基础问题类型、推广中的问题难度系数、归纳概括对象的多样性、抽象性。因此，应注意以下提示：
1、多答不同核心关键词。对于数量有限的单词回答测试趋势，回答要简洁，在尽可能反映关键词的基础上重新保证句子的流畅性即可。
2、综合概括。即答案进行呈现方式尽量是“核心关键词+具体可以解释工作内容”形式。核心关键词尽量概括，若不会概括可将问题具体方法解释研究内容中的高频词、关键主语等词汇前置即可。
二、提出对策题
指出对策的来源是直接对策和间接对策,在材料中总结了直接对策,并从材料中存在的问题、原因、经验教训中引出了间接对策。因此，应注意以下提示：
1、博弈问题的最大特点是看结果——问题是否得到解决。提出的措施应具有针对性、可行性和可操作性。千方百计避免虚大空对策;
2、注意问题的数量。提出对策有时需要总结问题或原因，然后提出对策。所以要仔细审题，注意题量，避免漏答重点。
三、综合分析题
综合能力分析研究题目作答看似没有“抓手”，其实不然，掌握学生作答小技巧依然能抓住发展综合管理分析设计题目“命脉”。因此，需注意以下小技巧：
1、确定答题任务，根据答题任务的要求进行答题，明确答题的逻辑顺序和思路。
2、.回归材料，找出与答题对象相关的要点，并将所有相关的单词和句子排列成答题。按照总分的逻辑顺序写出答案。
四、贯彻执行题
实施题和其他题最大的区别在于格式。试题执行的趋势是注重内容而不是形式。因此，注意以下提示:
1、格式。格式。虽然重内容轻格式，但有些问题具体分析题目仍需要进行书写格式，所以，格式具有一定能够正确，除了题干中出现“不拘泥于格式、不要求数据格式、书写能力主要研究内容即可”等不需要格式，其他国家一律书写格式。
2、逻辑。实现逻辑的写作一般首先需要按照文本逻辑，其次要按照材料逻辑。
3、内容。围绕对象的回答和回答任务，对回归材料进行梳理，回答与对象相关的内容，按照一定的逻辑可以写出来。
五、申发论述题
正确、准确地把握文章的意图是本文的重点。文章的意图来自于材料，具体的分析也需要考生有个人的材料积累。以下是一些需要记住的小贴士:
1、把握核心立意。第一，认真审题。审题干中的关键词和逻辑结构关系，关键词一定有而逻辑发展关系问题不一定有。第二，回归分析材料进行印证关键词，并通过研究材料的梳理寻找分论点角度。
2、分论点角度选取要有区分度。在选择子论点角度时，应该有区别。论点往往选择意义的角度或对策的角度。在搜索每个参数时，角度可以选择为平行关系或渐进关系。通过论证避免策略角度和意义角度的交叉使用。
3、文章结构建议选择五段式。文章的结构建议选择五段式的文体。你可以用一个五段三部分的公式，也就是说，一个三部分的论证。当文章的主旨更倾向于写两个子论点时，也可以采用五段二分法，即两个子论点，最后加入一个过渡段，形成一个五段论点。
专业科目
比如人民警察岗位，中国银监会、中国保监会、中国证监会、国务院国资委将进行专业科目测试，其他8个非通用语岗位将进行外语水平测试。
公务员面试
公务员进行面试形式可以分为结构化面试、无领导我们小组通过面试、半结构化面试、结构化学习小组面试。主要包括面试形式为结构化和无领导。
公务员结构化面试有三种类型的问题：一种是一般结构化面试，另一种是“一拖”材料的结构化面试，另一种是一般结构化+微观材料的问题。
1.普通结构化面试
一般结构化问题和答题时间:问题数量4-5个，一般情况下，4个问题答题时间为20分钟,
五个问题的回答时间是25分钟。
面试作答方式通过面试作答方式因部门的不同而有所作为区别，主要研究采用无题本考官读一道答一道的作答方式。也有一些个别教育部门可以采用有题本考官读题或有题本考生看题的作答方式。大部分学生考场答题过程中会有时间提示，区别就是在于教师提示的方式发展以及工作时间对于不同。有的考场是计时牌，有的考场则是计时员语音系统提示，大多数考场在面试活动结束前1～5分钟给予他们提示。
2.“一拖X”材料结构化
问题数量和回答时间:背景资料后面有4-5个问题，其中中央和行政部门通常有5个问题,
其他系统一般都是四问。阅读时间10~20分钟，答题时间20~25分钟。
面试进行作答问题方式以及面试作答方式因部门的不同而有所作为区别，一般使用情况为考生在候考室或是阅读室看，
10到20分钟的材料，然后到考场回答问题，提供纸和笔，考官阅读问题，考生思考回答一起，答案最后会有提醒。
一道，答题快结束时会有时间提醒。
3.普通结构化+微材料
题题量及答题活动时间：中央企业党群及国家教育行政管理机关为“4道普通学生结构化+1道微材料题”的形式，其他信息系统为“3道普通员工结构化+1道微材料题”。答题进行时间为20～25分钟。
无领导小组讨论面试环节及时长：
1.阅读材料(等候室或考试室)约20分钟提供笔和纸，让考生批改材料，材料允许带入场地;
2.现场面试70~90分钟。面试时，考官除了看介绍性的话，一般不会给出任何提示。
个人信息陈述一个阶段:每人3分钟。一般可以按照抽签顺序发言
自由讨论阶段：50-70分钟（视人数而定）
总结发言阶段:推荐代表做总结发言。3-5分钟
访谈次数：2-3个问题
题目类型：最近三年的无领导我们小组进行讨论面试方法比较分析常见的题型主要有以下四种:开放式管理问题、多项研究选择式问题、“多项政策选择式+资源争夺型”和“开放式+多项选择式”。
以上就是全部信息内容，希望能够帮助到大家。接下来，小编向大家推荐2023公务员考试报名考试时间和流程？笔试内容和时间？的相关内容，请查阅！
1意向表2查看评估报告1、年龄阶段18~23周岁
24~32周岁
33~40周岁
其他
2、当前学历高中及以下
中专
大专
其他
3、提升学历目标工作就业
报考公务员
落户/居住证
其他
4、意向学习方式自学考试
成人高考
开放大学
报考所在地***已阅读并同意《用户服务协议》111授权院校×关闭编辑推荐标签：公务员考试公务员考试科目公务员考试科目和内容公务员考试科目1、凡标注中国教育在线原创文章，转载请注明出处中国教育在线及本文链接。
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人工智能考公务员适合什么岗位
人工智能专业的考生可以报考与计算机有关的岗位。人工智能专业比较适应于在国家和地方政府机关担任人工智能的管理员或者是人工智能的专业管理开发人员。
享受的是中华人民共和国的公务员的资格和待遇。
人工智能考公务员非常有用，相比普通的公务员以后的路会更加远，因为现在人工智能正在发展当中，在未来几年人工智能一定会非常火，甚至获得突飞猛进的发展，公务员人工智能就会非常吃香，并且工资也会非常高，而且他的威望也很高，主要是人工智能在未来发展会越来越好。
报考公务员必须具备一定的资格条件，即国家和主考机关规定的成为某职位上的公务员不可缺少的起码条件。对此，公务员的报考条件中都有明确规定。主要包括本国国籍，是否享有公民权，良好的道德品质，相应的文化程序，年龄要求，身体素质等等。
公务员考试条件：
1、具有中华人民共和国国籍。
2、18周岁以上、35周岁以下，应届毕业硕士研究生和博士研究（非在职）年龄可放宽到40周岁以下。
3、拥护中华人民共和国宪法。
4、具有良好的品行。
5、具有正常履行职责的身体条件。
6、具有符合职位要求的工作能力。
7、具有大专以上文化程度。
8、具备部门规定的拟任职位所要求的其他资格条件。
以上是“人工智能考公务员适合什么岗位”的全部解答，如果想要学习更多相关知识，欢迎大家前往公务员考试网官网。
人工智能面试总结：160个机器学习面试题，赶紧先考考自己！
数据科学职位的典型面试过程会有很多轮，其中通常会涉及理论概念，目的是确定应聘者是否了解机器学习的基础知识。在这篇文章中，我想总结一下我所有的面试经历（面试or被面试）并提出了160多个数据科学理论问题的清单。其中包括以下主题：
线性回归模型验证分类和逻辑回归正则化决策树随机森林GBDT神经网络文本分类聚类排序：搜索和推荐时间序列这篇文章中的问题数量似乎远远不够，请记住，面试流程是根据公司的需求和你的工作经历而定的。因此，如果你的工作中没有用过时间序列模型或计算机视觉模型，就不会收到类似的问题。
提示：如果不知道某些面试问题的答案，不要灰心。为了简化起见，我根据难度将问题分为三类：
容易中号专家转存失败重新上传取消
letusgo！
有监督的机器学习
什么是有监督学习？线性回归
什么是回归？哪些模型可用于解决回归问题？什么是线性回归？什么时候使用它？什么是正态分布？为什么要重视它？如何检查变量是否遵循正态分布？如何建立价格预测模型？价格是否正态分布？需要对价格进行预处理吗？解决线性回归的模型有哪些？什么是梯度下降？它是如何工作的？什么是正规方程？什么是SGD-随机梯度下降？与通常的梯度下降有何不同？有哪些评估回归模型的指标？什么是MSE和RMSE？验证方式
什么是过拟合？如何验证模型？为什么需要将数据分为三个部分：训练，验证和测试？解释交叉验证的工作原理？什么是K折交叉验证？如何在K折交叉验证中选择K？你最喜欢的K是什么？分类
什么是分类？哪些模型可以解决分类问题？什么是逻辑回归？什么时候需要使用它？Logistic回归是线性模型吗？为什么？什么是Sigmoid？它有什么作用？如何评估分类模型？什么是准确性？准确性始终是一个好的指标吗？什么是混淆表？表中的单元格表示什么？什么是精度，召回率和F1分数？准确率和召回率的权衡什么是ROC曲线？什么时候使用？什么是AUC（AUROC）？什么时候使用？如何解释AUROC分数？什么是PR曲线？PR曲线下的面积是多少？这个指标有用吗？在哪种情况下AUPR比AUROC好？如何处理分类变量？为什么需要one-hot编码？正则化
如果的数据中包含三列：x，y，z，其中z是x、y的和，那么线性回归模型会怎样？如果数据中的z列是x和y列之和加上一些随机噪声，那么的线性回归模型会怎样？什么是正则化？为什么需要它？有哪些正则化技术？什么样的正则化技术适用于线性模型？L2正则化在线性模型中是什么样的？如何选择正确的正则化参数？L2正则化对线性模型的权重有什么影响？L1正则化在线性模型中是什么样的？L2和L1正则化有什么区别？可以在线性模型中同时具有L1和L2正则化吗？如何解释线性模型中的常数项？如何解释线性模型中的权重？如果一个变量的权重高于另一个变量的权重，那么可以说这个变量更重要吗？什么时候需要对线性模型进行特征归一化？什么情况下可以不做归一化？特征选择
什么是特征选择？为什么需要它？特征选择对线性模型重要吗？有哪些特征选择技术？可以使用L1正则化进行特征选择吗？可以使用L2正则化进行特征选择吗？决策树
什么是决策树？如何训练决策树？决策树模型的主要参数是什么？如何处理决策树中的分类变量？与更复杂的模型相比，单个决策树有什么好处？如何知道哪些特征对决策树模型更重要？随机森林
什么是随机森林？为什么需要在随机森林中进行随机化？随机森林模型的主要参数是什么？如何选择随机森林中树的深度？如何知道随机森林需要多少棵树？随机森林的训练并行化容易？该怎么做？随机森林中过多的树有什么潜在问题？是否可以不找到最佳分割，而是随机选择几个分割，然后从中选择最佳分割？可行吗数据中存在相关特征时会怎样？梯度提升
什么是梯度增强树？随机森林和梯度提升之间有什么区别？是否可以并行化梯度提升模型的训练？怎么做？梯度增强树中的特征重要性-有哪些可能的选择？梯度提升模型的特征重要性，连续变量和离散变量之间是否有区别？梯度提升模型中的主要参数是什么？如何在XGBoost或LightGBM中调整参数？如何在梯度提升模型中选择树的数量？参数调整
你大致了解哪些参数调整策略？网格搜索参数调整策略和随机搜索有什么区别？什么时候使用一个或另一个？神经网络
神经网络可以解决哪些问题？通常的全连接前馈神经网络如何工作？为什么需要激活功能？sigmoid为激活函数有什么问题？什么是ReLU？它比sigmoid或tanh好吗？如何初始化神经网络的权重？如果将神经网络的所有权重都设置为0会怎样？神经网络中有哪些正则化技术？什么是1.1Dropout？为什么有用？它是如何工作的？神经网络的优化
什么是反向传播？它是如何工作的？为什么需要它？你知道哪些训练神经网络的优化技术？如何使用SGD（随机梯度下降）训练神经网络？学习率是多少？学习率太大时会发生什么？太小？如何设置学习率？什么是Adam？Adam和SGD之间的主要区别是什么？什么时候使用Adam和SGD？要保持学习率不变还是在训练过程中改变它？如何确定何时停止训练神经网络？什么是ModelCheckpoint？讲一下你是如何进行模型训练的？用于计算机视觉的神经网络
如何使用神经网络进行计算机视觉？什么是卷积层？为什么需要卷积？不能使用全连接层吗？CNN中的pooling是什么？为什么需要它？Maxpooling如何工作？还有其他池化技术吗？CNN是否抗旋转？如果旋转图像，CNN的预测会怎样？什么是数据增强？为什么需要它们？你知道哪种增强？如何选择要使用的增强？你知道什么样的CNN分类体系？什么是迁移学习？它是如何工作的？什么是目标检测？你知道有哪些框架吗？什么是对象分割？你知道有哪些框架吗？文字分类
如何使用机器学习进行文本分类？什么是词袋模型？如何将其用于文本分类？词袋模型的优缺点是什么？什么是N-gram？如何使用它们？使用N-gram时，词袋模型中N应该是多少？什么是TF-IDF？它对文本分类有什么用？你用过哪种模型对带有词袋特征的文本进行分类？使用词袋进行文本分类时，你希望使用梯度提升树模型还是逻辑回归？什么是词嵌入？为什么有用？你知道Word2Vec吗？你还知道其他词嵌入的方法吗？如果你的句子包含多个单词，则可能需要将多个单词嵌入组合为一个。你会怎么做？在进行带有嵌入的文本分类时，使用梯度提升树模型还是逻辑回归？如何使用神经网络进行文本分类？如何使用CNN进行文本分类？聚类
什么是无监督学习？什么是聚类？什么时候需要它？K-means是如何工作的吗？如何为K均值选择K？你还知道其他哪些聚类算法？你知道DBScan如何工作吗？何时选择K-means，何时选择DBScan？降维
维度灾难是什么？为什么要关心它？你知道降维技巧吗？什么是奇异值分解？它通常如何用于机器学习？排序和搜索
什么是排序问题？可以使用哪些模型来解决它们？文本信息检索任务重，什么是好的无监督baselines？如何评估排序算法？使用哪些离线指标？k的精度和召回率是多少？k的平均精度均值是多少？如何使用机器学习进行搜索？如何获得训练算法的排序数据？可以将搜索问题表述为分类问题吗？如何将点击数据用作训练数据以进行排序算法？如何使用梯度提升树进行排序？如何在线评估新的排序算法？推荐系统
什么是推荐系统？建立推荐系统时有什么好的baseline？什么是协同过滤？如何将隐式反馈（点击等）纳入推荐系统？什么是冷启动问题？解决冷启动问题的可能方法？时间序列
什么是时间序列？时间序列与通常的回归问题有何不同？用于解决时间序列问题的有哪些模型？如果序列中有趋势，如何消除它？为什么要这么做？在时间t处测得只有一个变量“y”的序列。如何在时间t+1预测“y”？使用哪种方法？有一个带有变量“y”和一系列特征的序列。如何预测t+1时的“y”？使用哪种方法？使用树来解决时间序列问题有什么问题？以上！希望它对各位有用，赶紧考考自己先，也希望大家面试顺利！更多人工智能，机器学习方面的教程也会继续更新！
本人这些天总结了些人工智能视频教程，伙伴们有正在学或者准备学的伙伴，可以留言或评论回复：人工智能，我发大家哈！
人工智能考公务员适合什么岗位小白必看！
人工智能考公务员适合什么岗位？小白必看！2023-04-18|来源：公务员考试网|责任编辑：西柚
人工智能技术在公务员招考中的应用越来越广泛，适用的岗位也越来越多。以下是一些适合人工智能专业背景的公务员岗位：
数据分析师：这是一个涉及大量数据处理和分析的岗位，人工智能专业的学生在数据挖掘、机器学习等方面有很好的基础，可以在这个岗位上发挥自己的优势。
信息技术管理岗位：这个岗位需要对信息技术有一定的了解和掌握，人工智能专业的学生通常对计算机技术和软件开发有很深入的理解，可以在这个岗位上发挥自己的优势。
人工智能研发工程师：随着人工智能技术的快速发展，越来越多的政府机构需要拥有自己的人工智能技术团队，人工智能研发工程师是其中重要的一员。
信息安全专员：信息安全是当今社会和政府工作的重要问题之一。人工智能专业的学生通常掌握了计算机安全方面的知识，可以在信息安全方面发挥自己的优势。
需要注意的是，以上岗位仅是人工智能专业学生在公务员招考中的一些选择，考生可以根据自己的专业背景和兴趣，选择适合自己的岗位进行报考。同时，不同地区和机构对于人工智能专业的需求也可能会有所不同，建议考生关注官方招考公告，了解最新的招聘信息。
注意:以上信息均为手动整理，相关数据来源于网络资料汇集整理，如有遗漏，欢迎留言补充，谢谢！2022年及2023年公务员招考信息如有变动请以官方发布的最新数据为准，本文仅供参考。
以上，就是高顿小编为大家整理的人工智能考公务员适合什么岗位，小白必看的主要内容，祝大家考编顺利，都能考上自己理想的单位。更多公务员内容咨询，请登陆高顿公务员考试网中的公务员栏目。
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