春招太累人,但回过头发现自己收获了很多

       寒假的时候还在改自己的小论文,完全没有意识到春招已经靠近,直到二月底开学,两个寒假里就在复习的室友开学没多久就找到实习了。那时候找实习很容易,问个sql和决策树,再介绍下项目就过了,但是我什么都没准备,所以觉得好好复习投个暑期实习。
       本人是211统计学硕,一开始也不确定就业方向,听npy建议投递算法工程师。3.1开始每天早上刷python 算法宝典,下午看机器学习基础,晚上去运动,回寝室再NLP的视频课或者上网搜集信息,投递简历,每天从早安排到晚时间十分紧。

        3.10左右拼多多算法笔试

        4道编程题只能做出1.2道,笔试凉,但是才复习了十天,第一次参加没关系,只是体验一下。

        3.17招行卡中心算法笔试过,一面视频面约在了3.29

        为了争取更多的复习时间,在确定面试之后的一个周,晚上都在学习没有出去运动。看了面经觉得招行卡中心的问题偏向传统机器学习算法,所以恶补了一个周。面试那天视频面试官是两个男的人很nice,时间只有半小时,介绍完项目后就直接问我会不会深度学习,分布式,数据库(我几乎不会),算法题考了动态规划的递增子序列我也写不出来(恩肯定是凉了),干脆就直接和我闲聊问我平时都怎么安排学习。看我项目里用过tensorflow,又问了我tensorflow有哪些分类的损失函数(这我咋记得)。最后反问环节我说怎么不问些机器学习的内容,面试官又详细考了XGBoost的一个参数(意义和过拟合怎么调),恩我又说错了觉得很难过,主面还安慰我说没事你已经很优秀了😂 现在回顾起来我根本一题都没答出来。凉

        3.25蚂蚁金服(内推)算法电话面35分钟

        内推是直接打电话过来面的,完全没有心理准备,一开始的问题都很基础:
  1.  决策树的分裂准则
  2. 最大信息增益和最大信息增益比有什么不同,为什么最大信息增益不好
  3. 分类评判标准,AUC代表的意义(不是ROC曲线下的面积,应该是正样本得分比负样本高的概率)
  4. 讨论了项目,我的项目和聚类有关,问了KMeans的具体步骤
  5. 聚类效果的评判标准
  6. python 的基础语法map和reduce
        后来也问了会不会分布式,大数据集跑Kmeans 要怎么处理(应该是用如何处理大数据集的答案来回答比如批量样本训练之类的,当时只想着是不是和分布式计算GPU还是分组跑模型有关),判断知乎上神回复的完整过程(包括数据爬取内容、数据处理、特征工程、模型建立等)
        基础部分答得都还可以,但是问题难度加深后,第一次被面试的我就被唬住了,才知道我还应该增强一下问题解决能力。凉

        4.7哈啰出行数据分析电话面

        投的内推,一开始有人打电话问我了的方向和对哈啰的印象,说帮我往数据分析那里推。一周后另一个人打电话来面试我,但不是技术官而是需求方(产品经理吧),介绍了我的项目经历都是机器学习方向,感觉他不太懂,就问我和别人比有什么优势胜任这个职位(一脸懵逼我只是找个实习来学习的),又问了我会不会SQL(那时候一心投算法,SQL只会入门,但表明我愿意学而且上手快),说这个岗位主要是写SQL调数据,做数据可视化,问他用什么工具做数据可视化他也不知道,总之他就再没联系过我了,也不说是不是已经挂了我。凉

转方向

        到4.8春招已经一个多月了,除了上面写出来的几次经历,还投了无数简历做了五六个笔试都挂了,学习进度也被各种笔试和投递简历耽误,自我评定机器学习基础65%,数据结构35%,算法题5%。深刻意识到没有好的准备,这样下去再参加多少面试都是不会过的,而且缺少深度学习的项目经验,在算法工程师这个岗位上没有竞争力。 当下不顾npy的劝说,决定要转数据分析师,开始广投日常实习。

        正好4.8招行fintech开营选了数据科学的课程,4.10开始每天学习半天SQL(相比算法题学起来比较轻松,进度也快),半天深挖机器学习模型,晚上在实习僧和boss直聘上找合适的岗位投递。期间也做了网易互娱、阿里、携程的数据分析笔试,但是时间越往后竞争越激烈,大题全ac了笔试一样被刷,连一个面试都接不到,心态开始崩。在这里为boss直聘实名打call一下,boss的回复效率比较高,有的直接写了数据分析师我也会问一句招不招实习生,结果就被我问到了zabx,4.16上午投了简历下午hr就电话约我面试时间,正好学校有事我就约到了4.22。面试前两天疯狂押题,LR、logistic、gbdt、xgboost全都手写了一遍,快排、二分查找、二叉树的各种遍历都写了一遍,有种奋力一搏的感觉。

        4.22 众安保险数据分析面试

        在公司楼下一对一面试,因为还没有广招暑期实习生,竞争者比较少,所以我觉得能答得不错,上岸的概率还是挺高的。
  1. 项目深挖(聚类项目)
  2. 评判聚类效果的标准:手肘法(面试官提到,但我忘了具体内容)、Gap统计量(我和她介绍的)
  3. 手撕逻辑回归
  4. 介绍gbdt和xgboost的不同,说到目标函数的泰勒二阶展开,又让手写xgb的泰勒二阶展开
  5. SQL说我刚学不久,就写了两个表的left join
  6. 算法题也是简单的动态规划 斐波切纳数列(数据分析对算法的要求真的是太友善了!)
  7. 项目二深挖(回归预测项目)
  8. 特征缺失值的处理、特征工程中新提取了哪些特征
  9. 介绍kmeans的步骤(第二次被问到了,虽然很简单但是出镜率高)
  10. TensorFlow图的概念(我记不清图是什么概念,就简单介绍了一下tsf的操作流程,面试官看我没有深度学习、神经网络的经验,就没有为难我)
        整个过程将近一个小时,估计有一半时间在介绍和讨论项目,面试官人很好啊,看我不熟的方面都没有问我,出的题也简单许多,其实SQL我可以写更难的哈哈哈。感谢npy面试前帮我押题,不然逻辑回归就写不出来了😂。最后面试官评价我数学功底不错,给我通过了,以后就是带我的老师了。面试通过后突然觉得自己这段时间埋头学了好多东西,虽然压力很大没有时间去保持运动,但是知识体系更健全,写论文也更顺手了。
        经过这50天的春招经历,最终没能去成BAT这种大厂的暑期实习,但收获的经验很宝贵,学到的知识也比平时都多,相信秋招自己会表现的更好吧。

#蚂蚁集团##数据分析师##面经##春招##招商银行信用卡中心#
全部评论
现在数据分析都问这么深 崩溃
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发布于 2019-06-04 09:45
mark,同数据分析岗~
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发布于 2019-06-04 16:01
英特尔
校招火热招聘中
官网直投
要向楼主学习,稳得一逼啊!
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发布于 2019-04-26 21:14
楼主的数据分析是偏技术的吗?看着好难
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发布于 2019-05-29 19:28
秋招也累人
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发布于 2019-06-04 14:00
哈啰数据分析笔试考什么啊
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发布于 2019-09-02 11:12
请问楼主是在哪里找的数据分析笔试题呀
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发布于 2020-03-07 18:45

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