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最近也是财官印运都不错拿到了亚麻BIE L5的Offer，也感谢大家对我的支持，在这里也写一下一些准备的心得回馈地里。
之前一系列的帖子在这里：
之所以能够这么有效地准备，完全得益于思路和套路的完美结合，计划与落实的有效配合，也希望能够给到各位一些启发。
1. 找工作，从Networking先开始
首先开始找一个工作，我不从JD开始，直接从Networking开始。在这之前我在LinkedIn上面找了很多Data Scientist，BIE，加了几百号人，最后只有5-6个通过我，然后只有1个人肯跟我说话，也正是因为这个BIE给了我很多详尽的信息，最近他也从L4升到L5，感触很多，也很乐意跟我分享，也算是开启了我对BIE的兴趣吧。
尔后我找到我在Amazon的朋友，前同事等人帮我内推，十分感恩。虽然我的内推全部阵亡，但是正因为他们的帮助，我的简历能够出现在某个POOL里。恰好一个多月后HR从垃圾桶里把我的简历翻出来，一看我骨骼清奇，说小伙子要不要来个L6。
. 1point 3acres
期间我的朋友也是反复跟我强调LP的重要性，亚麻的文化，PIP，工作模式，老板决定体验论，TC的组成，整体面试的过程、时间线，Bar Raiser的识别方式等等，我也是对亚麻整个体系有了比较好的了解。同时我也跟HR也多次沟通（绝不是坐等通知），有不懂的收集起来定期问她一下，因为我知道我如果入职对她KPI绝对是有加成的，有这层关系互相利用岂不美哉。
整体总结一下：要像进入某个公司，首先要成为这个公司的人，作风谈吐极似内部者，而不是如外部者那般生涩好奇。
这个阶段大致持续了1个月，就是单纯收集信息，跟人聊，上Blind App，看地里打满马赛克的面经，有一些重要的mark起来。同时也每一天打卡答题攒经验，以求某一天超过188立马开始看。
2. 准备阶段
. ----
先把LeetCode Premiuim买起来，也恰逢赶上了DataCamp Annual Sale，总共就充了大概200多刀。想想也就当给自己吃一顿纽约omakase了。.google и
DataCamp比较重视实际操作，但是得和理论基础一起配合，于是我去找了下面这些资料来跟着练：. .и
Python数据结构和算法书：
也利用了Brilliant的七天免费，把一些关键的Stat、Algo话。
这样就先把大致框架定义出来，之后再一步一步得出解出里面的未知部分。
检查：
SQL
（1）SELECT，FROM这些基本的有没有
（2）出现了Aggregate Function，有没有用GROUP BY（只要不是全表的aggregate function）. 1point3acres
（3）变量名有没有错（尤其是自定义的变量名，或者很长的变量名，推荐直接从livecode copy and paste）
（3.1）table名有没有错（尤其是CTE或者嵌套CTE的话）
（4）alias！！！subquery里面的那个alias，table的alias（我经常漏）. ----
（5）JOIN之后有没有用ON或者USING！
（6）如果括号嵌套很多的话，括号有没有成对出现？. 1point 3acres
。。。。。。
Python
（1）有没有import package!（我就跪在这里）
（2）大小写，property 还是 method，括号该不该加. From 1point 3acres bbs
（3）indent的上面那句有没有冒号:（4）定义了function之后有没有print或者return
（5）range定义的时候有没有包括最后一个数，比如1到12要range（1,13）.--
。。。。。。
不一而足。
LP和BQ方面一亩三分地遍地黄金，这个作为我已经有6年5个不同领域公司的选手来说，例子素材太多了，主要是把STAR这个框架用好，平时要多开口多演练多预判多脑补。
R元素一定不能忘！
R元素无非就是：增收益、降成本、提效率（跟钱有关）得荣誉、获好评、消差评（跟钱无关）。
以上就是一些资料分享和心得总结，希望能给想要在data路上入门的朋友一些启示，如果有什么需要的话可以在下方留言，我会尽量帮助大家。
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