在 CD 找了很多面经，得到了许多前辈的帮助，所以来贡献一波新鲜面经，也希望能攒个人品！
BG:财经 211 信管，双学位金融，三维中上，2 段科研，2 段数据分析实习
Timeline:
- 01.12 Submit (Round 3 DDL)
- 01.20 One-way interview invitation
- 01.24 Submit one-way interview
- 03.18 Video interview invitation
- 03.25 Video interview with John
交完 Spark 之后真的等了超久都没等来真人面，以为会就这样被拒了，结果意外收到了面试邀请，感觉 lz 是目前时间线拉得最长的了……
面经：
一样是从 4 个方面入手
- Go through your resume 寒暄的时候问了下当前这学期还有在上什么课程吗？（我答了还有一门双学位的课）对这门课有兴趣吗，还是只是按要求上的？
（1）你的专业是做什么的？
（2）和双学位比起来你更喜欢哪个专业？
（3）学到最多的课 & 最喜欢的课 & 上过最难的课
（4）Programming Experience. (Python/R/SQL)
因为 LZ 只掌握了 Python，实习里用的也都是 Pythhon，R 只会一点点。所以提到 R 和 Python 有一些相像的地方，如果有课程的话可以很快掌握。
John 就强调了下他们不会专门有课程教 R，summer session 里会涉及 R 和 SQL，SQL 后续还会有相关课程。 （5）Internship
详细问下了第一段实习，算是在一个初创公司，问了下公司的规模，具体是怎么工作的。 第二段实习简单带了一下，两段实习中更喜欢哪一段。 - Tech questions
没有用到其他面经里提及的 PPT，直接问的问题：
（1）解释一下 standard deviation.
（2）简单解释下 linear regression，根据 lz 举出的例子追问了还可以加入什么自变量，如何检验变量间的关系。
在这里 lz 可能有点没搞错了 John 的意思，lz 以为是问如何证明因果关系（causality）于是有点卡住了，只好说需要用到一些 tests.
John 就追问是什么 test，答了 t-test，就 OK 了的样子。
（3）解释下 R squared 和 adjusted R squared. - Career & program
（1）选择的 BA 项目都有什么共同点？
（2）觉得校区设在三藩市不在戴维斯 OK 吗？（lz 回 it is a good location，John 表示 it is better）
（3）你觉得到三藩市上学会有什么挑战吗？
（4）职业规划（lz 提到倾向于在 retail industry 工作，John 表示项目和 Amazon 有合作，会有校友的 mentorship 之类的，这个其他面经也有提及） - Q&A.
LZ 问了 3 个问题：
- 官网上列出的 Director's Students Advisory Committee 具体是如何工作的。John 解释了这些 advisors 会协助保障课程和指导的方向正确，学业方面的问题可以咨询 TA，就业相关的问题也有 career support team，总之有全方面的支持。
- 校友的就业去向有偏向于哪个行业吗？John 表示 BA 应用场景很广泛，所以没有一个明确的偏好，然后列举了一些公司。
- 在 practicum 中是如何与合作企业对接的？John 表示不同公司可能不太一样，有的会派一位员工与 team leader 对接，并且会有 faculty 监督。
结束后 John 表示会 1、2 周内出结果，如果太久没消息给 AO 发邮件。
总结：John 的语速是比较快的，有 2、3 处没跟上麻烦他再说下也很快重新回应了。Tech questions 是基本的概念，没有问很久。整体感觉是节奏很快的聊天，总共 34 分钟就结束了。 求一波好运，希望可以顺利！
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原文引自：
https://forum.chasedream.com/thread-1387509-1-1.html
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