#我的牛年守护神#

自从去年发出这篇“收获五个大厂算法岗意向，我做对了那些事“https://www.nowcoder.com/share/jump/7772388421748448406814帖子以来，一转眼我已经在字节的推荐算法岗正式入职快5个月了。期间也陆陆续续的有牛友们问我关于推荐算法岗位的offer选择以及一些学习规划，也有同学问我在字节的工作感受。今天就先不搞什么抽象了，我来回答下牛友们最关心的几个问题： 1. 工作强度如何？ 实话实说，字节的工作强度确实不算低，但是也没有到“字节和心脏只有一个跳动”这种夸张的地步。工作时间也比较灵活，有些同学甚至会选择下午来，晚上稍微一些再走。 2. 组内氛围如何？...

       被辞退后将一个月的经历包装成了3个月，打算5月底投简历，干到8月份。有什么要修改的地方么，求指点      

看到一个hr发的，面试不通过的原因有够离谱的🥴

1. D - Tale 适合快速查看数据集整体情况，在做初步的数据探索时，能让你迅速对数据有个全面的认识，比如拿到一个新的电商销售数据集，用它可以快速了解数据分布、变量关系等。 2. ydata - profiling 当你面对大规模数据时，它能快速给出数据的基本统计信息、变量相关性等，如分析大型医疗数据、金融交易数据等。 3. Sweetviz 在对比不同版本数据集或者不同分组数据时非常有用，比如对比新旧算法下的实验数据、不同地区的销售数据等。 4. AutoViz 处理各种规模的数据可视化都很轻松，无论是小型的科研实验数据，还是大型的社交媒体用户数据，都能快速生成直观报告。 5. Data...