本人于2018年6月份硕士毕业，2017年，为了找实习找工作四处奔波，前前后后投了100多次简历，面了30多家公司。在这期间，经历的丢手机从人间蒸发的惨状，也经历了两个半月减掉15g体重的神奇现象。总而来说，过程很艰辛，结果还是很美好。下面是我的面试经过。
第一个单位：北京互联网金融公司。一共有三面，第一面是技术面，是一个男同胞面试的我，首先是来了一个自我介绍，这个自我介绍也是很有讲究，干一行说一行，不相关的废话一字不要提。自我介绍完就开始技术面了，因为这是个金融公司，因此对于分类算法很是注重(大家在面试的时候要针对行业常用算法来进行准备，做到烂熟于心)。问题一：决策树算法中的信息熵具体阐述一下？问题二：决策树算法中ID3、C45、CART算法，根据自己的理解进行简要叙述，并且对剪枝问题进行叙述？问题三：阐述一下自己对过拟合的理解以及一些解决措施？问题四：叙述一下K-means算法的流程？问题五：阐述一下自己对逻辑回归的理解？问题六：模型评估的一些指标？问题七：数据结构中的排序算法说几个，以及时空复杂度？问题八：数据库的连接问题，叙述几个。
我的回答：前五个问题回答的都可以，我第六个问题说了ROC曲线，我的妈，他让我说横纵坐标，我不记得了，我很直接，就说这个我忘记了，看一下书就可以了，原理我晓得。对于第七个问题，我当时真的很无语，我直接说的“面试官，数据结构我学过，但是四年时间我不记得了，就连最简单的冒泡排序都不记得了，我工程方面用R和Python，如果您招的是要精通C的，那这个岗位不适合我”。最终一面通过。
第二天下午，是二面，是大数据部门的女总监面试的，先是自我介绍，后来是问了这么一个问题：你的职场规划是什么？讲真，这些问题我和专门的大神聊过，回答的也还不错，当然也是自己的内心想法，只是逻辑更加完善而已。然后就是技术面，一面的有的问题我就不再重复，说了一下组合算法，我实话实说：“当时对于三大组合算法看的还不是很细，马上会进入这方面的学习”，下一个问题是叙述PCA降维技术，我就从特征值、特征向量巴拉巴拉的说。之后女总监说“回去把组合算法搞一下，Python好好看看”我这边通过。
之后就是HR面，谈了薪资就没啥了。
总结：
①夯实一些名词的含义，比如：评价模型的指标。
②近期把组合算法搞定。
③过拟合发生的原因以及解决措施梳理一遍。
第二个单位：杭州互联网金融公司。第一面试的时候，我在无锡接的电话，是个男面试官，人很温和，我就不害怕了。首先自我介绍，之后又是分类算法搞了一圈，还有模型评价的指标，这里有一个KS指标被提到，这个在上面已经说了，就不在赘述。(当你面试较多的时候，你就有一种倒背如流的赶脚，但是你必须沉得住气，慢慢说，这样一二三四的你会更有逻辑性)，一面就这样很愉快的结束了。
那个面试官让我从无锡去杭州面基，我正好第二天去杭州，我说可以的。但是中午到杭州的我和一个网易的朋友吃饭聊天的就超时了，又急急忙忙赶回上海，就错过了去公司的机会。我说明原因之后二面改为电话面试。
觉得二面的面试官真的很有质量，面试官的语速很快，搞得有点压抑，我适当笑一下，缓解一下气氛。他说了这么一句话我很佩服：我们先不谈别的，从数据处理到建模有一个很重要的特征工程，说一下对特征工程的理解，好高端，我当时有点冒冷汗呀。这个问题得谈了20分钟吧， “L1正则化可以进行特征筛选的原因：从几何和后验概率两个角度”“L1和L2正则化的区别”等等，后面，对于决策树的问题又来了一拨：“决策树算法中的剪枝，预剪枝和后剪枝，自己根据自己的理解来简单叙述”“决策树在连续型变量的处理方面的一些方法”，这方面我们聊得还是很开心，本来以为要结束了，面试官又问了我的研究方向，又被问的有点懵，最后又问了我分布式什么的，我直接说的不会。不过好在面试还是过了。
总结：
①把面试中提到的不懂的问题理清楚。
最后我总结以下几点：
①面试单位要看缘分，假如你准备的问题面试官都没问，面试官问的问题你都不会，孩子，这个单位不适合你。
②面试的时候，要把面试官引入自己擅长的领域，不要哪里不会点哪里。
③向面试官展示最真实的自己。
④保证足够的营养，我已经好多年没吃过药了，哇哈哈！
⑤重要的是查漏补缺，时间不等人，只争朝夕啊！
⑥给大家推荐天善智能，17bigdata来进行学习，我也会陆续在里面发文章。
