应届生求职会遇到什么常见的问题?

应届生在参加校招的时候确实会遇到很多的“坑”,等到校招结束了才懂校招应该怎么做,应该提前做什么、准备什么缺少了解,这就导致了很多同学的校招并不顺利。

在参加校招前,求职的大学生们应该弄懂下面八点:

  1. 校园招聘(后面简称 校招)分为春招和秋招,秋招一般是8-10月份(7月份可能有提前批),11-12月份会有补录(部分公司),春招一般是第二年3-5月份。

2. 秋招很重要,除非你是参加考研或者考公,正常一定要参加秋招,有些同学可能觉着自己没准备好,或者一些很莫名其妙的原因不参加,到了春招就发现机会没那么多了,开始后悔了,即便没拿到offer,参加秋招也能积累一些经验;

3. 春招很紧迫,一般春节后1-2周开启,4月份网申就截止了,一定要注意搜集招聘信息,有些同学甚至到了5月份才开始找工作,还有一些同学甚至觉着毕业了才才是找工作...那时候还能有机会么?

4. 应届生身份很重要,虽然有些人说毕业2年内都可以参加校招,但是事实上,绝大多数的行业公司都不接受菲应届生参加校招的,一定要珍惜应届生身份,老老实实参加秋招和春招;

5. 应届生能否放弃校招直接参加社招?如果你觉着自己比工作2、3年的更有竞争优势,也不是不可以(这是反话!)。

6. 从什么时间开始准备校招比较好?其实从大三开始(研究生研一结束)就应该要准备了,包括了找实习,提升专业知识,面试技巧等等,对于专业性比较强的岗位尤其要早。

7. 一定要实习吗?有机会一定要实习,因为现在求职太卷了,实习就变成了非常加分的经历,特别是行业内知名公司的实习;注意,一定要相关岗位的实习才有价值。

8. 求职信息都从哪里找?下面几个渠道可以看看:

  • 校园渠道:自己学校的宣讲会、招聘会,一定要特别重视,这是机会最大的;
  • 内推渠道:通过熟人,或者 内推鸭小程序这样的第三方平台都可以,现在已经是一种比较普遍的求职方式了;
  • 招聘网站和APP:常见的有BOSS直聘、智联招聘、前程无忧、猎聘网等等,还有一些行业会有自己的垂直招聘平台。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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