武同学-制造业转行数据挖掘华为外包

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学习心得:首先要说明一下的是我在准备学习数据分析之前是制造业的工程师,做的是激光器,选择转行数据分析一方面是因为自己喜欢,一方面是为了跳出制造业,还有一点应重要的是因为想要回西安上班数据分析方向的薪资待遇还算可观。在整个学习过程中,最主要的是方向,报班的时候。老师有针对我做一个专业的计划安排,也就是学习路线,这个路线对我来说非常重要,让我心理对数据分析的需求有了整体的了解。最开始是学习python基础,整个过程有考试,我自己练习的比较少,考试的时候有些灰心,后来老师也有鼓励我,并且对我的问题进行了专业性的指导,整个过程收益良多。再后来,由于一些原因我考虑辞职专门去学习数据分析,自己不知到这个决定是否正确,就去和老师进行了沟通,老师们也给了很中肯的建议,虽然最后还是决定辞职,但是老师了的分析让我知道了辞职后我需要面对的是什么。辞职后我开始一心一意的学习,机器学习算法基础课程是我认为最好的一门课程,不同于其他视频,这个视频会从算法的基础理论开始,包括推导过程以及算法基础程序的编写,而不单单知识调用库,这个课程虽然难懂,单页是其中最优意思的课程。后面找工作的过程中,老师也对我进行了预面试,由于自己是转行,没什么自信,在预面试之后老师说还不错给了我很大的鼓励,也针对简历和面试技巧给出了专业性的建议。最后给后续的同学一些小的建议,在学习的过程中,建议至少投5份简历,看看具体岗位的工作需求,可以根据岗位需求寻求老师建议,并改进学习路线安排,这是一个比较快速的学习过程。同时也建议大家及时辞职在家,离职的时间也不要过长,当然如果你特优秀,毕业学校特好就不用有这些后顾之忧啦。下面说说我的面试经验:总的来说,面试过程首先要对建立熟悉,XGBOOST,Boosting,RF,bagging,K-means,过拟合,欠拟合,样本处理的方法为必考问题,SQL语句必考如果问你有什么问题,建议的回答方式:想要更深入的了解该岗位的工作内容及职责?或者说我们上级领导对于员工工作能力的评价标准是什么?

  1. 中软国际微软外包:Python开发
  2. 人事面:基础问题,最好能证明你的稳定性和个人的抗压能力
  3. 做题(1h20min)(手撕代码,python基础,文档分析处理,链表):主题在于算法的优化针对做题的结果提出疑问,问题基本采用英语回答(这个而过程主要针对一些错题寻问为什么做错了的原因,建议真是回答,不要瞎说,不然面试官会问到你怀疑人生)
  4. 对于没有写出代码的题会问你思路,如4和5
  5. 问题:针对一个文档里面相同的内容去重的方法?
  6. 问题:删除链表制定位置node的方法(最优算法)
  7. 平安产险面试:数据挖掘
  8. 人事面
  9. 针对简历的项目提问
  10. 解释聚类算法
  11. 解释样本不均匀的处理方法
  12. 说明一些过拟合和欠拟合,怎么解决
  13. SQL语句的熟练程度
  14. 中软国际华为外包:数据分析
  15. 简历项目提问
  16. 针对手机克隆APP,应该关注的问题点,数据分析的思路及改进方案的提出
  17. 优信二手车

主要针对SQL和EXCEL提问,实际上自己写SQL写的很少,问题很基础,硬着头皮回答的那种。EXCEL中sumif和sumifs的区别,SQL语句最写了多少行,怎样实现9个项目,10个部门业绩为前三的数据提取对SQL中窗口函数的理解。因为自己会的太少,面试管也是硬着头皮问,挺尴尬。

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