蔚来数据分析面经

体验很差,这辈子不会再去蔚来了
🕒 岗位/面试时间
数据分析实习生
👥 面试题目(20min)
1.自我介绍
2.可视化项目展示
3.一些normal无意义的问题
4.给我介绍岗位问我是否合适
5.反问(5min)有被侮辱!
🤔 面试感受
从来没有这么差过,面试官没开摄像头,整个过程每次我说完十几秒后才回复我几个字,然后问一句新的问题,感觉自己像个小丑。
反问环节我问她对我这次简历和面试有什么建议,她直接跟我说我的简历跟他们的招聘需求完全对不上,把我贬低得一无是处,问我不看她们招聘需求的吗?然后我一条一条跟她说我的简历和三段实习完全符合她们的招聘需求,结果她又跟我说确实不然她为啥捞我面试,然后我直接?,这不是前后矛盾吗,我啥都会啊到底有什么问题。然后她又说你确实在数据方面很专业,但是我们要求尽快入职你的时间不匹配。
好,合着就是想尽办法贬低我,根本没听我面试的时候在说什么,完全不尊重面试者,面完我被她说得直接泪崩了。
本来我对蔚来的印象特别好,还有的姐妹SQL都不会都能进蔚来数分,但是我SQLPython都会还有实习呢...
我也遇到过别的公司的KPI面人家起码微笑开摄像头好好听我说啥吧...
#数据人的面试交流地# #蔚来# #蔚来面试# #数据分析# #数据分析实习招聘# #实习# #避雷# #晒一晒我的offer#
全部评论
我上次也是面这家公司数分实习,面试官态度就是"我这边清北都挤破了头,你这简历根本不够看",面试啥都没问就写sql,写完都没看直接就反问,😅😅
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发布于 2023-12-04 14:59 上海
正常,之前我就知道蔚来数分实习很水,我sql python 深度学习都会,简历死活不给过,然后一个三样都不会的能随便过面试。
1 回复 分享
发布于 2023-12-21 01:32 广东
蔚来是这样的,面试随便改时间,问题瞎勾八问,答复时间贼长,HR也十分不专业
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发布于 2024-04-09 20:31 重庆
是app数分吗?
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发布于 2024-01-20 14:13 上海
真的很离谱!
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发布于 2023-12-25 19:29 北京

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第一次笔试,我非常垃圾,涉及Pandas和python1、数据去重: “按 X 去重,保留 ID 最大的”按照x排列df_sorted=df.sort_values(by='x')# 按x分组,取id最大值result=df_sorted.groupby('x')['id'].max().reset_index()print(result)2、计算每个种类的违约率import pandas as pd# 构造数据(根据手写内容,假设 class 和 tar 的对应关系如下)data = {"class": ["D", "B", "D", "C", "C", "A", "C", "D", "A", "B", "D", "A", "C", "A", "C"],"tar": [0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1]}df = pd.DataFrame(data)# 按 class 分组,计算违约率(tar==1 的比例)default_rates = df.groupby("class")["tar"].mean()print(default_rates)3、求函数fx=e^x+x^2在何处取得最小值,精度要求:绝对误差小于1e-6,不能调用优化相关包import math# 定义一阶导数 f'(x) = e^x + 2xdef f_prime(x):return math.exp(x) + 2 * x# 定义二阶导数 f''(x) = e^x + 2def f_double_prime(x):return math.exp(x) + 2# 牛顿迭代法找极值点def newton_method(initial_x, epsilon=1e-6):x = initial_xwhile True:x_next = x - f_prime(x) / f_double_prime(x)# 检查绝对误差是否小于精度要求if abs(x_next - x) < epsilon:return x_nextx = x_next# 初始值选择(通过观察函数趋势,选 x=0 附近作为初始值)initial_x = 0min_x = newton_method(initial_x)min_value = math.exp(min_x) + min_x ** 2print(f"函数 f(x) = e^x + x^2 在 x = {min_x:.8f} 处取得最小值")print(f"最小值为: {min_value:.8f}")4、写个month_diff函数。计算两个'ym'格式的日期字符串的月份差from datetime import datetimedef month_diff(ym1, ym2):# 解析日期为年和月y1, m1 = int(ym1[:4]), int(ym1[4:])y2, m2 = int(ym2[:4]), int(ym2[4:])# 计算总月份差return (y1 - y2) * 12 + (m1 - m2)# 验证示例print(month_diff('202001', '201804'))  # 输出:215、解析字符串:s='A1:1;b2:13;x5:651;D61:47' 解析为字典格式s = 'A1:1;b2:13;x5:651;D61:47'# 先按分号 ; 分割成多个键值对字符串items = s.split(';')result_dict = {}for item in items:# 再按冒号 : 分割成键和值key, value = item.split(':')# 将值转换为整数(根据需求,也可保留字符串)result_dict[key] = int(value)print(result_dict)
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