New Grad找DS/ DA/ BA小结
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背景：某非top30 stat master，近一年某传统行业实习经验，最终目标是IT公司DS，打算先DA/ BA曲线救国
从去年十月份开始找工作到现在，简历投了500+，也找人内推过很多公司，或是系里邮件发的职位。海投的数量听上去吓人，其实一部分是没质量的乱投，投了就记下了。总结如下：
像上面介绍的，我的背景平平，学校没有地理优势，系里中国人居多，竞争很大。我可能就是坚持加努力吧，但努力程度可能比不上地里的大牛。具体的公司面经我就不附上了，反正从头到尾也没有勇气投FLAG，湾区的公司都是投着玩的，一般都投学校附近的，东部也不怎么投，实在是没什么自信。虽说是这样，有时候还眼高手低，看不上用SAS的工作，投的比例DS: DA: BA约等于6: 3: 1吧。下面乱七八糟总结了一些，欢迎大家附议~
1. 准备的内容
Statistics: 贝叶斯概率题，投硬币之类的概率题，假设检验，Type I/ II error, 中心极限定理，linear regression的assumption，违背了怎么办，logistic regression怎么解释系数，GLM，反正都是基本的，不会太偏
A/B Testing: 这个我真的是不会，只自学了Udacity上面的课，但我觉得如果不是工作中真的做过，好多细节的提问都答不出来…还好我面的职位都不怎么用A/B testing，欢迎大家推荐学习资料
Machine Learning: 这是我复习的最多的，各种算法的原理，推导，优缺点，哪种情况下用哪种，例子如tree model是怎么split的，boosting的过程等。如何evaluate，ROC是怎么画出来的，每个点代表什么，如何确定threshold，各种metrics的横向比较。bias-variance trade-off，等等。我复习的书是: Data Science for Business，这个比较偏应用，但我觉得够了，我还没碰到要我手推SVM这种问题。
Coding: lc一题都没刷过，所以没投过一家偏算法的职位，基本需要做take-home challenge的，coding能力也算间接考察了。SQL只看了看常考的题，并不会写花式SQL
Product: 这个我也很弱，反正多读公司blog，多看面经。没有面经就查同行业类似公司的产品，多了解不是坏事
2. 面试
电面：口语很重要，和面试官全程保持互动，经常提问
Onsite: 我是每个onsite都准备了slides，包括自己的fun fact（调节气氛），自己能从哪方面contribute，对公司产品的理解，未来的展望，准备一些有深度的问题。我认为这个并不适用于上来就做题的大公司，可能会有反作用，还好我面的team都挺受用我这招，这只是个人建议，一定要结合公司文化背景准备。每次Onsite之前，我都把公司历史能背出来了，全程要和各个面试官保持微笑，eye contact。做题方面我就不班门弄斧了。
还有就是并不是做错题就一定会挂，全做对就一定有offer，这个真的看眼缘，还有和team是否match，有时候不能盲目高兴。
3. 碎碎念
a. Every experience matters! 我是真的深切体会，在面某个case的时候，就用上了很久之前面实习（虽然被拒）时准备的内容，当时非常庆幸。这种感觉其实经常出现，你面的任何一个面试，哪怕挂了，都会在未来的某天帮到你。所以挂掉并不是坏事，offer都是在挂掉无数次之后才来的（针对我这种渣渣
b. 以前看地里的经验帖，很多人都说，只要坚持，一定能找到的，我也一直坚信这一点。但找工作至今，我觉得并不是这样，有时候运气非常非常非常重要。我自认为并不聪明，但非常刻苦，至少比身边的人要刻苦，所以容易觉得人生不公平。看见有同学早早就内推或只面了一家就收到了offer，心理状态从崩溃到心如止水，有时候拒信收到怀疑人生想回国，或者想万一真找不到工作只能回国了怎么办，至今也没想出一个好办法，因为这种情况真的会发生。只能在此之前坚持不懈地投了，过程真的很痛苦，但你要相信，所有人都是这么过来的。
c. 如果不是一定要进大公司，海投真的有用！
说了这么多，也没什么实质性内容，但希望能给背景类似的小伙伴参考，有问题我一定知无不言。求大米（并不会消耗你的大米哦！！
补充内容 (2018-3-25 22:36):
补充几点海投和找内推的小tips:
1. 海投时的cover letter作用极小 (from my experience)，了解的同学们可以介绍一下HR到底看不看这个，我觉得是不看的，但在attachment里可以附上，表示你的诚心
补充内容 (2018-3-25 22:39):
2. 附件我都附上了和JD相关的writing sample (in R, Python, SAS, etc), 不需要特地做什么，课堂的project，assignments都可以，和上面一样，HR不一定会看，但表示你的诚心。等过了HR，hm有很低的概率会看
补充内容 (2018-3-25 22:43):
3. 找内推请准备好第一和第三人称的自我介绍，态度要好，表示您不方便也没关系。还有不要问别人可以google到的问题，大家都很忙，没时间回答你一堆弱智问题。当别人答应了，请尽快发简历过去，不要耽误双方时间。
从去年十月份开始找工作到现在，简历投了500+，也找人内推过很多公司，或是系里邮件发的职位。海投的数量听上去吓人，其实一部分是没质量的乱投，投了就记下了。总结如下：
- HR面：50个左右。挂掉很多是因为刚开始找工作不会聊天，要么就是职位不对口，随便投的。投到最后HR几乎不准备就能过，有个小建议是不要和HR说太专业的东西，说点她能听懂的，和职位相关的。
- 第二轮technical面：25个左右。经验同HR，基本上问来问去就那么一些东西。有的挂掉是product sense不够，或是真的没准备到，其他的答错一点没什么关系。全程最好保持愉快气氛，不会的问题就直接承认，或者转移话题到你会的。
- Onsite：5个，可能之后还会有，但签了offer之后就withdraw了别的申请。
- Offer: 小型IT公司DS
像上面介绍的，我的背景平平，学校没有地理优势，系里中国人居多，竞争很大。我可能就是坚持加努力吧，但努力程度可能比不上地里的大牛。具体的公司面经我就不附上了，反正从头到尾也没有勇气投FLAG，湾区的公司都是投着玩的，一般都投学校附近的，东部也不怎么投，实在是没什么自信。虽说是这样，有时候还眼高手低，看不上用SAS的工作，投的比例DS: DA: BA约等于6: 3: 1吧。下面乱七八糟总结了一些，欢迎大家附议~
1. 准备的内容
Statistics: 贝叶斯概率题，投硬币之类的概率题，假设检验，Type I/ II error, 中心极限定理，linear regression的assumption，违背了怎么办，logistic regression怎么解释系数，GLM，反正都是基本的，不会太偏
A/B Testing: 这个我真的是不会，只自学了Udacity上面的课，但我觉得如果不是工作中真的做过，好多细节的提问都答不出来…还好我面的职位都不怎么用A/B testing，欢迎大家推荐学习资料
Machine Learning: 这是我复习的最多的，各种算法的原理，推导，优缺点，哪种情况下用哪种，例子如tree model是怎么split的，boosting的过程等。如何evaluate，ROC是怎么画出来的，每个点代表什么，如何确定threshold，各种metrics的横向比较。bias-variance trade-off，等等。我复习的书是: Data Science for Business，这个比较偏应用，但我觉得够了，我还没碰到要我手推SVM这种问题。
Coding: lc一题都没刷过，所以没投过一家偏算法的职位，基本需要做take-home challenge的，coding能力也算间接考察了。SQL只看了看常考的题，并不会写花式SQL
Product: 这个我也很弱，反正多读公司blog，多看面经。没有面经就查同行业类似公司的产品，多了解不是坏事
2. 面试
电面：口语很重要，和面试官全程保持互动，经常提问
Onsite: 我是每个onsite都准备了slides，包括自己的fun fact（调节气氛），自己能从哪方面contribute，对公司产品的理解，未来的展望，准备一些有深度的问题。我认为这个并不适用于上来就做题的大公司，可能会有反作用，还好我面的team都挺受用我这招，这只是个人建议，一定要结合公司文化背景准备。每次Onsite之前，我都把公司历史能背出来了，全程要和各个面试官保持微笑，eye contact。做题方面我就不班门弄斧了。
还有就是并不是做错题就一定会挂，全做对就一定有offer，这个真的看眼缘，还有和team是否match，有时候不能盲目高兴。
3. 碎碎念
a. Every experience matters! 我是真的深切体会，在面某个case的时候，就用上了很久之前面实习（虽然被拒）时准备的内容，当时非常庆幸。这种感觉其实经常出现，你面的任何一个面试，哪怕挂了，都会在未来的某天帮到你。所以挂掉并不是坏事，offer都是在挂掉无数次之后才来的（针对我这种渣渣
b. 以前看地里的经验帖，很多人都说，只要坚持，一定能找到的，我也一直坚信这一点。但找工作至今，我觉得并不是这样，有时候运气非常非常非常重要。我自认为并不聪明，但非常刻苦，至少比身边的人要刻苦，所以容易觉得人生不公平。看见有同学早早就内推或只面了一家就收到了offer，心理状态从崩溃到心如止水，有时候拒信收到怀疑人生想回国，或者想万一真找不到工作只能回国了怎么办，至今也没想出一个好办法，因为这种情况真的会发生。只能在此之前坚持不懈地投了，过程真的很痛苦，但你要相信，所有人都是这么过来的。
c. 如果不是一定要进大公司，海投真的有用！
说了这么多，也没什么实质性内容，但希望能给背景类似的小伙伴参考，有问题我一定知无不言。求大米（并不会消耗你的大米哦！！
补充内容 (2018-3-25 22:36):
补充几点海投和找内推的小tips:
1. 海投时的cover letter作用极小 (from my experience)，了解的同学们可以介绍一下HR到底看不看这个，我觉得是不看的，但在attachment里可以附上，表示你的诚心
补充内容 (2018-3-25 22:39):
2. 附件我都附上了和JD相关的writing sample (in R, Python, SAS, etc), 不需要特地做什么，课堂的project，assignments都可以，和上面一样，HR不一定会看，但表示你的诚心。等过了HR，hm有很低的概率会看
补充内容 (2018-3-25 22:43):
3. 找内推请准备好第一和第三人称的自我介绍，态度要好，表示您不方便也没关系。还有不要问别人可以google到的问题，大家都很忙，没时间回答你一堆弱智问题。当别人答应了，请尽快发简历过去，不要耽误双方时间。
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