非target DA/PM/DS 准备+找工作 记录贴（督促自己）

LZ GWU 商学院 Master of Information System Technology, Business Analytis 争取中。。。GPA3.75，预计2018年12月毕业
本科北邮，EE， GPA 78。。。。


今天是5月27， 为了督促自己学习，打卡督促自己，尽量每天更新，最后半年了，不想辜负自己暑期回国实习，7.1 入职去京东做PM intern（实习7000+房补3500就从了— . — ），打算两边找了。国内就是PM，美国这边主要DS 和DA，两手准备。

国内：目标30w RMB 以上的工作

美国： 这边的话。。。不能强求了，有的情况尽量去大公司，尽量找钱多的。

想法： 主要想在美国找吧，因为男朋友统计想读博，出路很好，但是他表示如果我回国工作他可能也是毕业就回国了，不想因为自己耽误他的前程啊啊啊啊啊啊
回去了要面对父母，他们除了上网刷微信玩斗地主基本就不懂互联网了，除了家里养的猫和谈论吃饭化妆品包包根本无法交流，累。。。而且家长国企央企作风严重，觉得努力没啥用，听他们的言论多了会消极，真的会满足现状的。。。。运气很重要，但是不能否定努力的价值
其实LZ很懒- -之前也一直过着傻白甜的生活。。。但是突然就发现自己还有半年毕业了，觉得不能再这样了，以后的生活是现在的自己造就的，怎么也得证明一下自己！！！

学习内容：（以后会更新）

1. 学校的Machine Learning为主，以datacamp， udacity， coursera为辅，看不懂的地方会去看，不然就先target 老师每节课讲的东西了，因为老师讲的课上一走神就听不懂了，这里面还包括课程要求的github contribution 和 kaggle 的比赛就不单列举了

2. SQL 在Leetcode 的题

3. Cracking the PM Interview



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5.27  昨天弄好了学校选的Machine Learning 需要的pkg H2o。 看了最基本的regression。 求beta 要加上X transpose 那么求。因为只有x矩阵所有的变量都是independent 的才能有逆，so：

normal linear regression（最基本的）

so：β̂ =(XTX)−1XTy


Loss Function ：     


12N∑i=1N(yi−βxi)2







以及实现（python）


L1 L2 看了没看懂，还有那个图。
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. ----5.28 帮朋友看房子+放假逛吃，荒废一天
打算明天看一下 binomial和梯度下降以及代码的实现
我们的kaggle是选一个难得或者选简单+中等的组合，
难的：https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer
中等的： https://www.kaggle.com/c/home-credit-default-risk
简单的： https://www.kaggle.com/c/titanic （最经典的泰坦尼克号，之前用r做过）
打算三个都用python做一遍




补充内容 (2018-5-30 11:56):

5.29
今天把鼠标换成了黑色magic trackpad，键盘换成了黑色带数字的，感觉黑色材质更不会被划花
看了梯度下降，把学校的课弄了下

5.31
昨天玩了一天的sims 4.。。罪过罪过
今天图书馆part time，晚上上了machine learning，学习的内容是neural network， 和一个MBA的老美成功组队， neural network 的数学那堆方程没太懂，但是代码看了眼感觉都懂得差不多，因为用的都是h2o他们的pkg
ps： 老师有点小帅～～～

为啥国内PM,国外DS啊？
我来提问题了，想问一下，以我的情况怎么弄啊？

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