1.對于加班什么看法？
自己非常愿意XXXX
2.為什么選擇金融這個行業(yè)？基金行業(yè)看法，以后想在這個行業(yè)里做什么？
（1）大學了解到金融的魅力，那種通過各種手法變魔術(shù)般進行資本的騰挪變幻的魅力。
（2）其次在暑期實習中發(fā)現(xiàn)很多比自己優(yōu)秀的人，于是見賢思齊。
（3）不管時代怎么發(fā)展，各種產(chǎn)業(yè)都離不開金融，包括現(xiàn)在飛速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)。
（4）隨著中國經(jīng)濟快速發(fā)展，社會財富逐步積累，投融資需求日益旺盛。最近幾年的經(jīng)濟形式下銀行衰敗、券商也受行情影響較大，此時基金和資管公司承擔起更大的責任。
最近幾年公募和私募基金規(guī)模增速，而深港通、滬倫通等重大國際化舉措也在加速落地，基金產(chǎn)品多樣化發(fā)展（包括FOF），基金銷售也出現(xiàn)了多元化發(fā)展格局。
（5）自己的職業(yè)規(guī)劃是先用差不多五年來了解一個領域做到專且精，后面再去嘗試和學習更多業(yè)務相關的新問題。
3.實習項目中的亮點
獨立自主開發(fā)了兩套財務報表，提升了工作效率
4.畢業(yè)論文寫的什么？
《不完全信息下大群體多屬性決策方法研究》
5.列舉自己的三個缺點以及相比于其他人的優(yōu)勢？
缺點：1.易于承諾 2.工作中表達能力要加強提升效率
優(yōu)勢：具有技術(shù)基礎，也具有財務知識，對于數(shù)據(jù)助理開發(fā)這個崗位特別需要
6.除了專業(yè)相關的書之外，還看了哪些方面的書？
（1）毛姆三部曲《刀鋒》、《人生的枷鎖》、《月亮與六便士》
還記得大學時候讀《月亮與六便士》的震撼，覺得一個人就應該去追求自己喜歡的事情，功名利祿都是社會捆綁個體的繩索，會授予你一種生活方式、一份勇氣。
《人生的枷鎖》更多的是顛沛和迷茫，最終讓人領悟回歸日常的生活才是幸福的捷徑。
（2）東野圭吾《白夜行》《嫌疑人X的獻身》《解憂雜貨鋪》
7.為什么想來深圳？
因為深圳是個年輕有活力的城市，年輕人有更多發(fā)展機會的一座城市
8.問題，是否會有導師制度，帶領了解學習
正能量+有想法+公司的發(fā)展方向
一、python建模和分析
關于利用python進行數(shù)據(jù)建模，數(shù)據(jù)來源可以是TuShare。TuShare是一個免費、開源的python財經(jīng)數(shù)據(jù)接口包。主要實現(xiàn)對股票等金融數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)采集、清洗加工 到 數(shù)據(jù)存儲的過程
TA系統(tǒng)結(jié)算崗：主要做的是估值完之后把數(shù)據(jù)拿過來算申購贖回的份額。
這一篇主要介紹在python的基礎上實現(xiàn)邏輯回歸等模型
這里是用python代碼實現(xiàn)邏輯回歸：
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import *
def loadDataSet():
dataMat = [];
labelMat = []
fr = open('/Users/hakuri/Desktop/testSet.txt')
for line in fr.readlines():
lineArr = line.strip().split()
dataMat.append([1.0, float(lineArr[0]), float(lineArr[1])])
labelMat.append(int(lineArr[2]))
return dataMat, labelMat
def sigmoid(inX):
return 1.0 / (1 + exp(-inX))
def gradAscent(dataMatIn, classLabels):
dataMatrix = mat(dataMatIn) # convert to NumPy matrix
labelMat = mat(classLabels).transpose() # convert to NumPy matrix
m, n = shape(dataMatrix)
alpha = 0.001
maxCycles = 500
weights = ones((n, 1))
for k in range(maxCycles): # heavy on matrix operations
h = sigmoid(dataMatrix * weights) # matrix mult
error = (labelMat - h) # vector subtraction
weights = weights + alpha * dataMatrix.transpose() * error # matrix mult
return weights
def GetResult():
dataMat, labelMat = loadDataSet()
weights = gradAscent(dataMat, labelMat)
print
weights
plotBestFit(weights)
def plotBestFit(weights):
dataMat, labelMat = loadDataSet()
dataArr = array(dataMat)
n = shape(dataArr)[0]
xcord1 = [];
ycord1 = []
xcord2 = [];
ycord2 = []
for i in range(n):
if int(labelMat[i]) == 1:
xcord1.append(dataArr[i, 1]);
ycord1.append(dataArr[i, 2])
else:
xcord2.append(dataArr[i, 1]);
ycord2.append(dataArr[i, 2])
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(xcord1, ycord1, s=30, c='red', marker='s')
ax.scatter(xcord2, ycord2, s=30, c='green')
x = arange(-3.0, 3.0, 0.1)
y = (0.48 * x + 4.12414) / (0.616)
# y = (-weights[0]-weights[1]*x)/weights[2]
ax.plot(x, y)
plt.xlabel('X1');
plt.ylabel('X2');
plt.show()
if __name__ == '__main__':
GetResult()
二、python解析pdf文件內(nèi)容
（來源：https://www.zhihu.com/question/31586273/answer/113518895）
- 將 PDF 轉(zhuǎn)化為純文本格式
- 抽取其中部分內(nèi)容
- 格式化寫入到 excel 中
轉(zhuǎn)換 PDF有pyPDF和PDFMiner，因為據(jù)說PDFMiner更適合文本的解析，而自己需要解析的正是文本。如下是通過 pdfMiner 的示例：
from cStringIO import StringIO
from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager, PDFPageInterpreter
from pdfminer.converter import TextConverter
from pdfminer.layout import LAParams
from pdfminer.pdfpage import PDFPage
def convert_pdf_2_text(path):
rsrcmgr = PDFResourceManager()
retstr = StringIO()
device = TextConverter(rsrcmgr, retstr, codec='utf-8', laparams=LAParams())
interpreter = PDFPageInterpreter(rsrcmgr, device)
with open(path, 'rb') as fp:
for page in PDFPage.get_pages(fp, set()):
interpreter.process_page(page)
text = retstr.getvalue()
device.close()
retstr.close()
return text