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为什么选择数据分析
2018年9月在研究生入学的时候,我就已经给自己定下了目标,我要做数据!当时对数据只有一个非常模糊的概念,觉得算法牛,工资高,以为这就是做数据的归属,那就试试算法吧!当时给自己定下了一个计划:一年内拿下几个算法赛的top,靠算法赛的简历投日常实习,然后通过日常实习投暑期实习,最后转正。对的,当时我就是这么天真,以为靠着一个双非的背景,在毫无老师指导的前提下去学算法(唯一值得庆幸的是除了就业方向,其他的目标都是较为正确的)。
在研一的一年内,啃了西瓜书,刷了从来没碰过的数据结构,也参加了一些比赛,但是可能真的天赋太差,最好的成绩也不过是前1%(参赛人还不多)。在现实的狠狠毒打下,我似乎还没有死心,在2019年暑假找到了一个B轮公司的算法实习,以为这能够帮助我开启算法之路。在小公司的实习过程中,我越发觉得自己的能力并不适合算法:特征工程不行,数据结构不懂,机器学习算法也推不利索。实习了两个月后,我似乎看清了自己,我真的不适合做算法,如果走这条路,我可能以后跟大厂再也无缘了。
为了能够秉持我入学的目标,也为了毕业能够进入大厂,我在小公司呆了两个月后决定:我要去做数据分析!
好,做数据分析,那先去找个日常实习吧。
日常实习
之前已经说到,我在准备暑期之前已经规划好了找日常实习,那数据分析的日常实习我怎么找呢?
说来找日常实习真是个技术活,我在BOSS上蹲了近半个月,拉钩投了无数简历也没人回复,最后居然通过学院群里上届学姐找继任的机会找到了。这里也想对大家说一下,日常实习真的存在"世袭",很多日常实习生要离职的时候,最优先想到的都是自己的学弟学妹,我们可以通过抓住这些机会去获得实习机会,并且这些实习面试一点也不难。
OK,通过学姐的介绍,主管随便面了一下,我就正式开启了在滴滴的数据分析实习。在滴滴的实习,说实话要想有一个实习生有所产出,真的很难。大多数时间,我都在取数,算数。那么你觉得这样的工作能写进简历吗?这显然是不行的。在数据分析行业,你不能只当一个工具人,或者一个表哥表姐,你需要发现问题,并提供决策建议,这才是数据分析的核心价值所在。因此在当了一段时间的工具人之后,我尝试跟业务方沟通,与让我取数的人沟通,为什么要取这个数,你的业务逻辑是什么?一开始我并插不上话,但是在不断循环的过程中,我也开始有了一些业务基础,甚至可以给业务方提供一些建议,比如这个数据会存在什么样的漏洞,我建议你取另一个数。渐渐地,业务方也会对我产生信任,在不断的"打杂"之后,也交给我一些专项分析来做,而这些实习内容,才是真正能写上简历的"料",也是秋招面试过程中,面试官最在意的东西。
在滴滴实习了近8个月左右,已经到了2020年春天,那时候正是疫情肆虐的时候,我在多方打听后,发现部门内并没有HC,那好吧,赶紧找暑期实习跑路!
暑期实习
2020春天的时候,我有预感今年数据分析工作会异常难找,所以暑期实习转正是最快捷的一条路,因此在暑期实习上下足了功夫。2月先投了阿里,元宵节被拉出来电话面试,因为没怎么准备,答的一塌糊涂,但这个面试让我深刻了解了自己的不足(对简历不熟悉,项目结果没有数据支撑)。于是之后边实习边改简历,并结合牛客上的面经,对简历上可能被问到的问题全部准备了一遍(大概写了1W字不到点)。在之后的投递过程中其实也不是很顺利,说实在的春招实习我只接到了网易和阿里的面试,最后结果很好,把网易游戏的数据实习拿下了。
在实习过程中也较为努力,自己也做了一点点业务贡献,在最后答辩中虽然没有直接转正,但也拿到了直通终面的机会,最后也是通过这个绿色通道拿到了秋招最好的offer。
后话
我的经历未必适合所有同学,但是对于学历不太好的同学可以参考一下,因为我们学历拉胯,就需要付出比别人更多的努力去丰富简历。如果你在简历上有几段知名大厂相关实习的经历,面试官几乎不会对你学历产生什么问题(我在秋招中,几乎没有因为学校问题被卡的情况出现过),他们往往只专注于你实习和项目;另外,写在简历的东西,必须每一个点都知道,不知道的你也要想好如何说辞。
最后,祝大家在这个异常艰难的秋招中顺利,共勉!
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