1. 面试官：设计一个数据加工与计算的算法，用于检测和清理异常数据。

2. 面试官：描述一种数据加工与计算中常用的数据去重算法，并评价其适用性和效率。

3. 面试官：设计一个高效的数据分析与计算流程，用于处理大规模数据集。

4. 面试官：分析数据加工与计算中常见的性能优化方法，并提出创新性的优化方案。

5. 面试官：探讨数据加工与计算中的异常值检测算法，说明其原理和应用场景。

6. 面试官：设计一个复杂的数据加工与计算任务，包括数据提取、清洗、聚合和计算等过程。

7. 面试官：描述一种基于机器学习的数据预处理方法，用于提高数据加工与计算的准确性和效率。

8. 面试官：研究数据加工与计算中的并行计算技术，分析其优势和应用限制。

9. 面试官：设计一个灵活的数据加工与计算平台，支持多种数据处理任务和计算需求。

10. 面试官：探讨数据加工与计算中的数据安全和隐私保护措施，提出创新性的解决方案。