求职过程中，每一步都如同一场充满挑战与机遇的探险。在我寻求TL公司数据职位的过程中，我获得了许多宝贵的经验。现在，我将详细讲述这段经历，希望对正在求职的你有所启发。

时间线概述

11月底，我向TL公司的数据岗位提交了简历，和许多求职者一样，我既期待又焦虑地期盼着回复。12月9日，我接到了笔试的通知，随即紧张地准备考试。再过20天，即12月29日，我迎来了面试的机会。经过漫长的等待，1月20日，我终于收到了录取的消息，那一刻，我的心情无比激动，仿佛所有的付出都得到了应有的回报。

笔试编程与数据处理部分

笔试开头是十个选择题，题目非常精细，其中不少是这一领域独有的语法点，如果不深入掌握，正确率会很低。这就像在细小的知识点中寻找宝物，稍有不慎就可能选错。另外，还有两道编程题，难度适中，没有用到复杂的数据结构。但要在规定时间内完成，对编程基础和解题速度都有一定要求。另外，有十个填空题涉及利用numpy进行数据预处理，只要对pandas和numpy这两个库有所了解，完成这些题目并不会特别困难。

笔试统计部分

题目中涉及两个部分。首先，第一部分是关于假设检验的，也就是P值，这是统计学中的一个关键概念。为了正确解答，必须分辨出是单侧还是双侧检验，并据此计算出P值以作出判断。其次，第二部分是关于建模和求解参数的，具体来说是线性回归，这要求构建一个恰当的线性回归模型，并找出相应的参数。这两道题目不仅测试了对知识点的理解，还评估了运用所学知识解决实际问题的能力。

笔试高等数学部分

高等数学部分包含三个题目，分别是高数、概率论和线性代数。其中，高数题目较为复杂，需要运用微积分等知识进行综合应用。线性代数题目主要涉及矩阵相关内容，旨在考察对矩阵运算和特征值等概念的理解。至于概率论题目，可能是一道关于分布函数的证明题，虽然具体细节不太记得，但可以感受到对概率论基础概念和证明方法的较高要求。

面试情况

面试中，首先得做自我介绍，要在很短的时间内把个人优势明确展现，这确实挺有难度的。接着，面试官会就实习和项目提问，通过这些经历可以看出我的实际工作能力和问题解决能力。还得向他们解释机器学习和统计学的一些概念，幸运的是，面试官态度和善，这让我紧张的情绪得到了缓解。整个面试过程，可以看作是对我的知识和表达能力的全面考验。

总结建议

数据属于计算机科学与统计学的交汇领域，要求具备扎实的数学基础和编程技能。若能拥有机器学习或数据挖掘的相关经验，则在求职过程中将更具优势。面试并不可怕，它主要测试应聘者的沟通技巧和实际能力，确保与提交材料相符。因此，在自我介绍时，可以巧妙地引导面试官提问自己擅长的领域。在求职路上，大家是否有过难以忘怀的遭遇？若这篇文章对你有所启发，请记得点赞并转发！