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[找工就业] 谈谈如何做mock interview

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20150515 发表于 2015-5-26 04:44:50 | 显示全部楼层 |阅读模式
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马上又到九月了,不是开玩笑,时间过得很快.
不知道大家是否遇到过这种情况,觉得自己刷完题了,但是到intervview的时候还是什么都不会,觉得题目很熟,但是又不确定.
mitbbs有人开玩笑,说要背题,背得多了就懂了.抛开玩笑话不讲,刷题是要讲究策略的.. 牛人云集,一亩三分地
第一就是要归类总结,大部分题目都有相似度,比如很多矩阵的问题很多都可以用dp解决.找到substructure,问题就成功了一半..1point3acres网
第二就是要锻炼自己explanation的能力,cc150这本书上讲了很多问题怎么解释.大家可能都有这个体会,如果能把一个问题像别人解释清楚,那自己也就理解了.. 一亩-三分-地,独家发布
这时候,mock interview的好处就体现了.这里的mock interview不是指电话或者在线编程,像这种好多人再开一台电脑现在搜索答案(好多老印这么做),也能过.
这里主要指的是白版写代码,这项能力相当重要.因为对fresh grad来讲,campus interview的成功概率最高,而campus interview往往都在白板上写答案.
找一个朋友,先选择朋友没有做过的题,来做mock interview,看看自己能不能给他解释通.
再选择他知道的题,做mock interview,让他观察,你在哪一步花的时间最多,哪里卡壳,存在哪些困惑.. from: 1point3acres
mock interview有几点药注意.. more info on 1point3acres
第一点就是限时,一个interview往往一小时或者更短,有的时候还有好几道题目,不限时不现实.
第二点就是程序化,把解题变成一个标准化的过程,比如刚开始几分钟,第一步,思考问题的大致算法,第二步,快速思考限制条件或者edge case(也有人最后再做),第三步,考虑程序的大致结构(几层loop之类,index怎么分类,recursion的base case等)当然每个人的解题步骤都不一样.

但是如果不喜欢刷题怎么办?没问题,很多公司对刷题要求并不高,比如oracle,Amazon等,还有很多公司有题库.还有一些公司面试就是聊聊天,尤其是一些刚创立的,急需人的公司(很多不给h1b要靠opt工作),这种公司很多学校商学院都有,现在的mba有几个不想创业?当然,一半来讲,学校里cs教授或者优秀phd的startup更靠谱.这些公司能锻炼一些实际技能,如写app,网页或者一些比较先进的machine learning算法,但不算长久之际.. visit 1point3acres for more.

不管怎么样,在大多数情况下,刷题是跟package成正比的,同等条件下(比如stat phd vs. cs phd),software engineer的package都要比data scientist,product engineer好.一分刷题,一分收获.

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pyx115 发表于 2015-5-26 09:19:30 | 显示全部楼层
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glassdoor上看到的数据,data analyst 平均薪资比software engineer高
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zach 发表于 2015-5-26 09:41:28 | 显示全部楼层
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“同等条件下(比如stat phd vs. cs phd),software engineer的package都要比data scientist,product engineer好.一分刷题,一分收获.”
用不同的职位工资高低好像不能证明一分刷题一分收获。。。。
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 楼主| 20150515 发表于 2015-5-26 10:38:00 | 显示全部楼层
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pyx115 发表于 2015-5-26 09:19
glassdoor上看到的数据,data analyst 平均薪资比software engineer高

Glassdoor上的不大准确,h1b data上的比较准确.几家大公司里,software engineer工资相对偏高
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 楼主| 20150515 发表于 2015-5-26 10:48:17 | 显示全部楼层
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zach 发表于 2015-5-26 09:41. 1point3acres
“同等条件下(比如stat phd vs. cs phd),software engineer的package都要比data scientist,product enginee ...
. Waral 博客有更多文章,
同等学位下,因为cs的很多phd虽然做的是data science的工作,但是title是engineer,工资要高.当然也有挂data scientist的.Data scientist的背景太复杂了,背景来历五花八门,这也是我觉得为什么data science市场最终会供过于求的原因.而且software engineering更多是hard skill, data scientist的performance很难说.当然那些CS phd肯定是竞争力最强的.没有他们,模型就变不成production system,而往往Data science与system结合的工作都会考中等偏上的算法题.
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 楼主| 20150515 发表于 2015-5-26 10:55:47 | 显示全部楼层
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zach 发表于 2015-5-26 09:41
“同等条件下(比如stat phd vs. cs phd),software engineer的package都要比data scientist,product enginee ...

http://www.1point3acres.com/data-scientist-salary-payscale/
跟现实情况很符合,面engineer一般都要刷题,不过这个对CS phd应该没有压力....

补充内容 (2015-5-26 10:58):
不过vp of marketing的坑大多让mba给占了.不过对科技公司来讲,vp of engineering往往比任何其它vp都重要.
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