面完腾子后躺在床上的时候收到了淘天的电话，说感觉简历挺不错的，约晚上面一下。面试的时候面试官说他们组数据科学是比较偏业务，看我的简历都是机器学习数据挖掘算法方面的项目，为什么不投算法岗呢（因为菜）说阿里淘天的数据分析其实更偏向于bi，数科偏向于业务。说到业务，面试官问了自己是怎么理解业务。这里自己只是按照之前看面经的时候总结的八股讲的面试官说讲的很好，但是感觉很书面很客套，里面的很多细节不是像自己说的这么简单一笔带过的（这里确实没办法了，因为没有实习没接触到业务确实太伤了）之后问了两个算法问题，一个是讲一讲聚类算法，一个是讲一讲如何从零散数据点恢复原始函数。最后就直接反问了（才过去了15分钟）面试官说还是希望实习生能有多一些的业务经历，有实际操作的经验。最后也为我的简历给出了很好的建议，说如果想找业务和技术交叉的岗位，最好在简历上除了展示技术外也要展示业务方面的经验总的来说虽然是一次面的飞快的注定凉凉的面试，但是通过面试官确实也学到了很多自身的不足，大厂的面试体验确实很好多面多学🙏

自我介绍：是怎样的人，有怎样优势，做怎样改进岗位是否匹配预期介绍工作内容业务方沟通需求整理数据，提出数据，可视化提供给业务方能力：沟通，数据分层实践数仓了解多少机器学习拷打SQL考察思维题什么是数据分析面试官简述数据分析理解反问

【一面--业务面+技术面】评估某城市活动增量价值(1. 自身时序预测 2. 找相似城市)针对上一个问题，问到自身的时序数据没有满一个周期怎么办（找相似产品补趋势，那怎么找相似呢--可以基于特征相似）算法实习生和数据科学实习生的区别说一下你的项目，半监督算法是怎么做的，贝叶斯搜索是怎么应用于这个项目的老板需求和业务ddl有时间冲突咋办（考情商的应该）lightgbm和gbdt的区别，bagging和boosting的区别lightgbm的并行化有哪些缺失值的处理方法过拟合的处理办法sql问题（记得是比较简单的一个sql题）【二面--主管面】对统计哪一块比较擅长，在哪里会用到检验，应用场景有哪些有没有遇到数据上的问题，怎么解决的业务可以进来再学，需要有数理基础和因果推断基础性格的优点和缺点，说出两个有没有汇报过，紧张吗自己是一个抗压能力很强的人吗数据科学项目介绍一下遇到的困难对因果推断了解吗对数据科学的理解多大意愿来携程

自我介绍五个sql题两个概率论题做完已经麻了。。挖了一下简历，然后就凉了。。。