2027 暑期实习准备路线

节奏：每周约 10–12 小时，先保证可持续

建议每周4小时写代码、3小时数理与推导、3小时项目、1–2小时讲解复盘和看岗位。若只有6小时，减少并行专题，保留项目和独立练习。研究生考试或入学准备优先时可按验收关口顺延。

每周最后一次学习：用5分钟讲本周结果；写下一个不会的问题、一个失败实验和下周第一步。学习时长、刷题数量都不能替代能力证明。

2026.10–11｜让 Python 变成自己的工具

• 学习：列表/字典、函数、异常、文件、排序；pandas 的筛选、groupby、merge、shift 和缺失值。
• 行动：下载教学项目，跑通测试；自己写收益率函数，加入价格为0、重复日期、乱序数据的检查。
• 验收：不开AI，30分钟内读入小CSV、排好序、算收益、指出一个异常，解释每列。
• 数学复习：条件概率、期望、方差、协方差；能手算4个数并用Python核对。

2026.12｜补齐数据处理与统计表达

• 学习：SQL 的 SELECT、GROUP BY、JOIN、窗口函数；回归系数、残差、样本划分、检验的适用条件。
• 行动：把同一个数据清洗任务用 pandas 和 SQL 各做一次，对比结果。给所有字段注明单位、时区和可得日期。
• 验收：解释为什么错误JOIN会增加行数；用小例子解释相关不等于因果、p值不等于假设为真的概率。
• 交付：一个有数据字典、检查脚本和README的小仓库；此时开始整理岗位，不等全部学完。

2027.01–02｜完成第一个可信研究项目

• 行动：先完成教学项目的6个任务，再选一个授权明确的真实日频数据课题。选择单个假设，避免同时堆很多指标。
• 内容：基线、时点对齐、成本敏感性、时间外验证、净值与回撤、失败解释。
• 验收：换一台环境能按README复现；3个边界测试；5分钟讲清假设、方法、结果和不足。
• 交付：2–4页报告、实验对照表、可运行代码。结果无显著优势也可以交付，但要有可靠分析。

2027.02–04｜跟踪岗位、开始匹配投递与模拟面试

这里是准备窗口，不是任何公司的招聘日历。暑期项目可能提前开放，也可能滚动招聘；从现在就查官方入口，看到匹配岗位及时核实。

• 每周固定一次更新岗位表：官网链接、查阅日、资格、截止时间、到岗要求、匹配证据、缺口、状态。
• 资格沟通：明确本科毕业和研究生入学之间的身份；询问录取证明是否足够、能否签实习协议。
• 每周做一次45分钟模拟：5分钟自我介绍、15分钟项目、15分钟概率/代码、10分钟追问与反问。
• 简历保留1–2个能讲深的项目；量化指标写真实口径、数据范围与个人贡献。不要写“精通”但无法解释的库。

2027.04–06｜按反馈补短板，准备入职交付

• 研究方向：补线性模型、正则化、时间序列验证和因子分析；完成一个有经济解释的扩展。
• 数据/开发方向：补 SQL、Git、Linux、测试和日志；做一次数据管道故障修复练习。
• 执行方向：补订单状态、对账、市场规则；用离线事件序列练重复消息与断线恢复。
• 验收：能现场改代码、解释失败实验；清楚可到岗时间，保留真实投递和面试复盘记录。
• 若仍未匹配：考虑相关数据分析或研究助理经历，并在入学后延续准备；不以一轮拒绝判断长期适合程度。