数据方向学渣的春招总结
1.前言：
春节后一直混迹牛客，感谢牛客提供的各种资料和面经，现在来回馈一波学渣的春招经验，希望可以给一些“暂时不乐观”的数据挖掘方向同仁一些参考。
2.自我介绍：
本科阶段：本硕都就读于GDUT，虽然是双非但是确为母校自豪，嘻嘻～～。本科一直是java
web方向，大二的时候就去公司实习了，在大三末虽然可以找到还不错的工作，但是因为太浮躁，所以就选择读研，希望可以找到自己更为热爱的东西。
硕士阶段：因为导师的方向时云计算安全，所以在完成老师的任务后就转数据挖掘/分析方向了，这一转终于找到自己热爱的方向了，而不是本科阶段的不冷不热，学了有大半年然后就开始这段时间的春招找实习了，同样这也为后面惨痛的面试经历买下伏笔。
3.面临的形势：
做数据挖掘或者说机器学习这一块的公司很少，基本都是一些大厂，而且hc相比较开发少了很多；一般门槛就是硕士，很多公司要求985或海外phd也无可厚非；还有硕士阶段研究方向很多人都是数据挖掘/机器学习，所以竞争真的很激烈。
4.印象较深的面试经历
阿里：内推的是数据挖掘方向。阿里这一块方向只面试3轮，跪在二面上了，一面问的是本科基础知识，二面上来就问research的东西，有没有相关的论文，因为研一做的是安全，所以面试官知道这一块没有研究成果后就说不太对口，然后给了一些建议，可以考虑做情感分析或者因子分析，这样比较适合阿里。虽然跪了，但是面试官很nice，给的建议也确实有很大帮助。
腾讯：内推简历挂掉，正式笔试后给了面试机会，岗位是基础研究。一面面试官很nice，问的问题也都答了出来，问了一些数据挖掘比赛经历，然后回来等一直都是初面中，所以也是挂掉。基础研究的门槛确实比较高，所以如果没有好的学术成果建议慎投。
去哪儿：投的是开发岗位。一面问了1小时，纯java，基本都是jvm的知识，中间写了3次代码，使我意识到java的基础很重要。二面和hr面也很nice，谈了一些实习的事情，然后hr给了offer，而且说看看能不能调到数据分析的岗位，虽然不知道结果怎么样，但是还是很感谢那位hr。
还有一些公司门槛确实高，虽然笔试做的不错或者说显示笔试通过，但是依然没有面试机会，所以确实在数据/算法岗位上，名校 or
paper or 比赛名次是最基本的通行证。不过如果真的喜欢这个方向，很多专门做数据挖掘的中型公司就没那么难进。
5.一些感受
（1）如果想做数据挖掘方向，最好在研究生阶段有相应的学术成果，比赛较好的名次也可以加分，如果这2样都没有的话确实难度很大。但是如果想做开发方向，机会还是很多，所以希望跟我类似情况的同仁们在做选择的时候要确认自己热爱的方向。
（2）机器学习／数据挖掘／数据分析是现在主流的区分方向，机器学习偏算法和数学，数据挖掘偏向于特征工程，数据分析偏统计学，当然这几个最基本的就是要基于业务理解。我现在重点放在数据分析上，因为这一块最接近实际业务，而且也挺有意思的，所以如果喜欢这类方向，可以根据自己的特点去选择相应的岗位投递。不过这一块的hc确实很少，不少公司都只是个位数＝＝。
（3）在没有绝对的实力保障的时候，运气和坚持都很重要，很多时候坚持到最后一定可以找到自己喜欢的岗位，千万不要退缩，毕竟后面还有很多路要走。
（4）马云经常会说自己年轻的时候找工作各种被拒，所以我感觉现在暂时的挫折不是坏事，使得一个人能够快速成长的方式就是多遇到一些挫折，回头看看，很感谢这些所带来成长。自己现在实力虽然不够，但是还有信心，而且依然乐观，何况还很年轻，我感觉这些都是最大的本钱。
6.一些资料
基础知识整理：https://pan.baidu.com/s/1c16wghE
自己的blog；http://blog.csdn.net/cloud_xiaobai
基础知识整理还有一些没完善，但是感觉已经涵盖不少通用的知识了。blog里就是把机器学习基本算法做了笔记，后面会继续增加。希望有做情感分析或数据挖掘比赛这一块研究的童鞋可以多多交流。
春招～～END
