阅读之前看这里👉：博主是一名正在学习数据类知识的学生，在每个领域我们都应当是学生的心态，也不应该拥有身份标签来限制自己学习的范围，所以博客记录的是在学习过程中一些总结，也希望和大家一起进步，在记录之时，未免存在很多疏漏和不全，如有问题，还请私聊博主指正。
博客地址：天阑之蓝的博客，学习过程中不免有困难和迷茫，希望大家都能在这学习的过程中肯定自己，超越自己，最终创造自己。

近一个月没有写也没有更新博客了，最近秋招也进行差不多了。主要近一个月的时间是在准备着秋招，今年找工作不易呀。从博客四月份开始更新，一直到九月份，期间一直在学习数据类的相关知识，知道转行不易。经过这么多轮笔试和面试，也发现基础知识的重要性，写了这些博客，学习了这些知识对自己帮助还是蛮大的。

从当初的新手迷茫，不知所措，也不知道自己未来想要从事的行业，到现在有了初步的规划和目标，就等着慢慢去实现，或许人生没有预定的轨迹，但是随着自己的成长时刻都在修正着路线，不知道成功如何定义，那我们就沿着这条路去吧。

既然是求职杂谈，那也谈谈近阶段求职的情况吧。
如何准备简历，获取求职信息，这些不用我多说了吧，各公司的官网，内推，牛客网啥的，大家在求职之初都应该多去了解的。学习路线，我基本就是按照博客进行学习记录的，看了其它很多人的经历，最终自己的学习路线才是自己的经历。

学完了数据相关的书籍，专业知识，各个编程技能。就要开始投递简历了，在简历刚开始投递的时候，大部分人是准备不足的，我也一样，准备不够充分，许多知识点属于盲点，在面试过程中不断修正完善自己也是一种途径。刚开始投递的公司，不要一上来就BAT，虽然有提前批，应该放到中间时段投递自己心仪的大公司，因为校招可能只有一次机会，提前批挂了，正式批有时候不一定有机会了。

初面腾讯，批次为提前批，岗位为数据分析，一面主要考察的是统计学的基础知识，简单介绍了实习项目，侧重基础考察。二面着重简历面，对自己项目细节，包括算法和公式的原理进行非常深入的考察。由于自己的算法原理准备不够充分，所以二面结束后流程变灰。

腾讯面试结束后，知道了自己一些薄弱的环节，进行查漏补缺，详细的去看了台湾大学李宏毅的机器学习视频，对其中的算法原理进行了梳理和推导回顾。边面试边学，是真的很重要的。

拼多多，拼多多流程比较慢，批次为提前批，岗位同样为数据分析，拼多多更多的是以实际业务进行相关的考察，比如如何设计指标体系，对环节进行优化等，对简历项目细节也会进行深究，然后会有SQL手撕，目前二面完，还在流程中。

龙湖地产的数字科技仕官生，岗位为数据分析，面试考察基础数据库知识，统计学知识，然后主要是简历面，针对项目进行具体的提问。这个是三面全部完成，面试感觉还良好，挂在了老大面，分析了一下原因，可能对学历还有其它综合素质有所要求，未能通过还是比较遗憾。

建信金科，数据类岗位，偏数据挖掘/机器学习，这个面试对于简历还有技术要求不是很高，主要针对项目还有个人方面进行提问，较简单，一共两面，获得了offer。

华为，产品数据工程师，一共两轮技术面，加一轮主管面，技术面会有手撕算法题，这个需要准备一下，技术面主要针对项目中具体遇到的难题等进行探讨，考察更多的是求职者的解决实际问题的能力。主管面，有点压力面，侧重个人承受压力的能力以及其它综合能力。三轮面试均通过，目前offer在审批流程中。

其它或多或少还面试了一些公司或者研究所，有失败，也有offer，秋招的过程是比较漫长的，尤其是在未获得理想的offer时，需要持续不断的坚持。

其它公司，百度笔试挂，阿里未投，京东笔试过后一直显示流程中，挂。
流程中：美团，中移信息，农行，工行，邮储等。

因为各种原因拒掉的面试有：携程，好未来，欢聚集团，招银网络以及其它一些公司

这个秋招过程还没有结束，我也只是一个生活中的普通人，没有很多的酒，却掺了很多的水，还望大家不要嫌弃，相信自己的学习终究会有回报，不忘初心，方得始终。

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