12月3日是最后一批笔试机会，本来想推迟的也只能参加了。卷子是数分类的卷子，有10道单选题，5道多选题，3道编程题。选择题: 包含机器学习，数据分析(可能是统计学里面会学的)，数据库，数据结构与算法。编程题: 共55分，10分是最基础的Python数组题，25分是一道中等SQL，20分是一道Python编程。感觉整体难度不高。但是选择题里面没学过的知识不会也没办法。编程题由于基本没有刷过，没有手感，做起来也累。😪😪😪

11月12日投递的简历，13日下午进行的面试。面了45分钟左右。从自我介绍开始，然后是讨论简历上的项目+一些技术问题。最后给了个业务方向的开放式问题。项目问题和技术问题是很常规的问题。项目问题比如：对数据做了哪些特征工程？这让我意识到我选的项目实在不是一个好的项目，基本没有什么特征工程的空间，于是准备把这个项目换掉，去找一个业务含义明确的数据集，才能增进对业务的了解。而且多在数据探索部分去挖掘一些规律，相当于干了数据分析的活儿。这对于业务理解应该是比较重要的。技术问题比如：xgb调了哪些参数？我只说了树的数量，学习率和树的深度三个，实际上还有：colsample_bytree（用于训练模型的子...

原来牛客还有打卡功能。现在在学SQL，希望每天刷刷题。打卡第一天。

9月份才正式准备转行。之前一直坚持搞天文学，实在搞不下去了，然后了解了机器学习，发现对这些内容很感兴趣。就花一个月学了学，极限做了个老项目，就去投简历了。十月中旬才开始投的，还没有投很多。想投一些数据挖掘岗位。想问问大家我这个背景(技术菜，只有学历能看)是不是投国企之类的更合适啊？互联网公司好像很难进，而且秋招截止得很早，错过了很多机会。还想去找个寒假实习，秋招和找实习同时推进可行吗?现在还在一边做一些更进一步的项目。但是找工作和提升技能之间好难平衡。目前就投了建信金科，广发银行信用卡中心，光大银行，嘉银金科，还有一些******上的公司但没有什么回复。