若重回高考，我依然会选择数据科学与大数据技术——这个专业的前景与我的逻辑思维、技术热情完美契合。但作为中国传媒大学的学生，我会更理性地权衡"学校标签"与"专业适配度"。  中传在传媒领域无可挑剔，但数据科学并非其核心优势。课程设置偏重基础理论，缺乏顶尖理工院校的硬核技术资源（如高性能计算集群、Kaggle实战指导）；校企合作也多围绕传媒数据，而非互联网大厂的通用场景。但我不后悔专业选择。在中传，我学会了用数据讲故事的跨界视角（比如用NLP分析舆情），这是纯理工院校难赋予的。只是若能重来，我会更早自学弥补校方短板：大一起就刷LeetCode、参与开源项目，而非依赖学校有限的资源。毕竟，数据科学是门"自驱动"的学科，学校只是起点，代码与算法才是真正的通行证。

主要问了项目 代码沙箱的基本原理是什么？为什么能保护系统安全？ Flink是不是本身就有任务调度的能力？为什么要自己实现一个？ 有没有了解别的产品化的数据分析工具？ 做数据分析的话，里面的挑战是什么？ 血缘分析中提到的影响分析是指什么？ CDC技术介绍一下具体的原理 有没有其他的组件有类似的功能？ 为什么要使用一个调度框架，而不是自己定义定时任务？ Quartz的调度是在单实例上面的吗？还是可以是分布式的调度？ Quartz是怎么进行调度的？是将表达式写在表里面然后去扫表吗？如何平衡性能和可靠性呢？ 在限制用户多次提交的场景中，有了解用Redis实现分布式锁来实现控制要怎么做吗？ 通用大模型缺...

1.在之前实习中主要做的工作2.五个月实习中，自己收获，以及给团队带来最大的收益3.比较之前两段实习分别给自己带来的收获，以及两段实习的对比和差异，更喜欢哪一种工作方式4.为什么选择数开而不是分析5.中间实习中遇到的困难，如何平衡工作和学习6.遇到困难怎么样去解决。7.手上offer情况，怎么选择offer

去年夏天，我以管培生身份入职产险科技，到现在也差不多1年啦。想着也系统整理一下自己这一年的感受，以及也想从我的经验里给大家分享一些建议。我是24年校招入职，现在是在平安产险科技科技公司产品岗，我的个人背景是数据分析方向，实习的岗位也是数据分析，校招入职后是产品经理岗位，今天想给大家分享一些我的「跨赛道」经验，供给大家参考。一、选择金融科技行业的原因实习的时候也在互联网公司待过，我觉得前几年的裁员风波对我的offer选择影响还是挺大的，最终选择这个行业也是看中了稳健吧，在我拿到的几个offer里，这家公司不是薪酬最高，但给我的感觉就是很有实力、我可以感到退休（不是）。再看业务，因为我司也是属于金...