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rdisheng
2021-04-26 08:02
门头沟学院 Java
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2021-04-26
在牛客打卡4天,今天学习:刷题 7 道
每日监督打卡
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05-29 18:53
已编辑
大连理工大学 汽车制造其它
学历厂盘点-秋招提前看!
众所周知,有些公司是著名的学历厂,顾名思义“学历不好的走远点”、“学历好的闭眼进”厂,喜欢背景本硕92的,如果你学历很好,但是一直没有offer,可以试试这些公司TPLINK、中兴、比亚迪、华为、oppo、vivo、韶音科技、传音控股、阿里、大疆、蔚来,这些公司很多人反馈秋招投递秒挂,最近tplink提前批很多人反馈学历不符合要求,投了就挂还有现在比较火热的大模型等岗位,大厂和独角兽基本就是硕博盘,那些教你本科进的,信的人这辈子都有了大家还知道哪些是学历厂,评论区留言👇
这个手刹不太灵:
西北农林和东北大学被踢出985哈哈哈哈哈
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05-30 16:27
武汉理工大学 大数据开发工程师
5.30Flip暑期一面
70min,问的很细致,也纠正了个人错误,三道sql手撕放最后,不像是面试,更像是上了一堂课,感谢指点和经验。速览1、背景与职业规划你的技术栈主要集中在大数据和数仓领域,为什么没有选择其他方向,比如更偏统计或基础开发?你选择计算数学专业的原因是什么?现在为何不想继续深造,而希望转向工作?2、大数据技术与数据仓库讲讲物化视图物化视图除了存储计算结果,你认为物化视图还有哪些更重要的功能或特点?(刷新机制)ClickHouse 与 OLAP:你对 ClickHouse 的理解是什么?它主要适用于哪些场景?你提到 MergeTree 引擎,能否简要介绍一下它的作用?除了 ClickHouse,你还了解...
面试问题记录
数据人的面试交流地
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05-11 11:48
河南大学 Java
27,双非,一段小实习,如何冲击大厂
一个普通双非一本的我,在寒假结束时候找到了一家小公司实习,当时投四天四场面试全过感觉自己天下无敌,也时时幻想自己马上面试美团等大厂拿下大厂实习offer,但是我还是高估了自己的学历,最终大厂0面去了小厂。本以为是搞电商的厂,应该还可以,但是最后做的是tob的财务系统,找不到能偷的文档,也没法拉下来toc的代码,最近在投大厂,各位佬们🐮友们,有什么指导性的建议吗(简历的修改,投递的渠道,双非友好的大厂), 下面是我的简历,感谢大家。 注:网关项目是我抄的。现在感觉到学历的差异在面试机会体现上特别大,211跟双非差之毫厘失之千里。
程序员牛肉:
我是26届的双非。目前有两段实习经历,大三上去的美团,现在来字节了,做的是国际电商的营销业务。希望我的经历对你有用。 1.好好做你的CSDN,最好是直接转微信公众号。因为这本质上是一个很好的展示自己技术热情的证据。我当时也是烂大街项目(网盘+鱼皮的一个项目)+零实习去面试美团,但是当时我的CSDN阅读量超百万,微信公众号阅读量40万。面试的时候面试官就告诉我说觉得我对技术挺有激情的。可以看看我主页的美团面试面经。 因此花点时间好好做这个知识分享,最好是单拉出来搞一个板块。各大公司都极其看中知识落地的能力。 可以看看我的简历对于博客的描述。这个帖子里面有:https://www.nowcoder.com/discuss/745348200596324352?sourceSSR=users 2.实习经历有一些东西删除了,目前看来你的产出其实很少。有些内容其实很扯淡,最好不要保留。有一些点你可能觉得很牛逼,但是面试官眼里是减分的。 你还能负责数据库表的设计?这个公司得垃圾成啥样子,才能让一个实习生介入数据库表的设计,不要写这种东西。 一个公司的财务审批系统应该是很稳定的吧?为什么你去了才有RBAC权限设计?那这个公司之前是怎么处理权限分离的?这些东西看着都有点扯淡了。 还有就是使用Redis实现轻量级的消息队列?那为什么这一块不使用专业的MQ呢?为什么要使用redis,这些一定要清楚, 就目前看来,其实你的这个实习技术还不错。不要太焦虑。就是有一些内容有点虚了。可以考虑从PR中再投一点产出
投递美团等公司6个岗位
找工作,你会甘心进小厂还是猛冲大厂
双非本科求职如何逆袭
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05-16 18:15
华南农业大学 自然语言处理
每周可实习8天 hr乐坏了
隔了一天才发现打错字了,已经是潜意识的纯牛马了,一周可干8天
ypca1:
又疯一个
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05-28 15:18
Rutgers, The State University of New Jersey 数据分析师
数据分析大牛常用的 10 个Python 工具包,你知道几个?
1. D - Tale 适合快速查看数据集整体情况,在做初步的数据探索时,能让你迅速对数据有个全面的认识,比如拿到一个新的电商销售数据集,用它可以快速了解数据分布、变量关系等。 2. ydata - profiling 当你面对大规模数据时,它能快速给出数据的基本统计信息、变量相关性等,如分析大型医疗数据、金融交易数据等。 3. Sweetviz 在对比不同版本数据集或者不同分组数据时非常有用,比如对比新旧算法下的实验数据、不同地区的销售数据等。 4. AutoViz 处理各种规模的数据可视化都很轻松,无论是小型的科研实验数据,还是大型的社交媒体用户数据,都能快速生成直观报告。 5. Data...
数据分析+数据科学+商业...
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