本人情况：
学历：双985，考研上岸，选的是电子通信类专业，但实际做图像深度学习这种，对于一点编程都不会的我来说就是大坑；
竞赛：没参加过编程类比赛，为找数据分析数据挖掘方向的岗位参加过一些学校的比赛练手，比较简单，也参加过网上的数据挖掘类比赛，名次不靠前但学到了很多东西，就充当项目了；
论文：面试中有问到过论文发表的问题，与岗位无关而且还未发表，只是在投；
实习和项目：均无，只写了做过的一些比赛。

Pdd笔试还是挺难的，笔试到面试隔了挺久，大概是后面没招满又给捞起来的吧
一面：
可以说是问的相当全面了，全程一个小时，面试官相当认真负责，赞一个
1.自我介绍（大概两分钟左右吧，面试时间比较长我就多说了点）；
2.看到我写了以前学过的课程有概率论，就问概率题，问了t分布、F分布这些；
3.哪些情况可以用t分布来统计，举一些例子；
4.假设检验原理是什么，详细一点讲；
5.给了一个场景，问A/B测试怎么做，具体流程（这种问题网上都有答案，抓住重点别回答错就行，比如时间段要统一，用户特征要相似等等）；
6.让写一个SQL题目，给了一个新的概念要求计算，具体题目不太记得了，但是用到的知识点挺多，要会时间间隔的计算，开窗函数等等，我一开始对题目不太理解，就提问，面试官超耐心的给我讲清楚了（无奈还是不会写，面试官还提醒了我超多，害）
7.开始问简历上的东西，问的很细
8.特征选择时候的方差过滤和卡方过滤是什么原理，怎么做的；
9.t-SNE和LDA、PCA的区别在哪；
10.特征扩充维度是怎么计算出来的；
11.降维前后的结果变化，最后降到多少维度；
12.关联规则挖掘算法原理是什么；
13.数据中特征的编码方式有哪些；
14.可视化都做了什么，以及各种图形的使用场景；
15.样本均衡算法原理是什么；
16.又写了一道SQL题目，感觉比上一道更难。。（内容不记得了，面试官一直很有耐心的提示我，就差一点帮我写了。。奈何人太菜了带不动。。）

总结：
感觉pdd的员工都非常认真负责，之前有事情耽误了面试，HR小姐姐就一直保持电话沟通，很有耐心的帮我约下一场，超nice，不过面试是真难啊。。