拿下Offer:數(shù)據(jù)分析師求職面試指南
定 價(jià)：69 元
- 作者：徐麟
- 出版時(shí)間：2020/7/1
- ISBN：9787121389252
- 出 版 社：電子工業(yè)出版社
- 中圖法分類：TP274-62
- 頁碼：212
- 紙張：
- 版次：01
- 開本：16K
本書針對未來想要從事數(shù)據(jù)分析工作的在校學(xué)生、想要轉(zhuǎn)行做數(shù)據(jù)分析的在職人員，以及想要在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域提高自己或跳槽的從業(yè)人員，深入淺出地講解了面試和未來實(shí)際工作中所需的知識(shí)與技能，讓讀者對數(shù)據(jù)分析師這個(gè)崗位有更為全面和深刻的了解。全書主要分為面試前的準(zhǔn)備、面試中的技巧、面試中所需的知識(shí)儲(chǔ)備、編程技能、實(shí)戰(zhàn)技能，以及進(jìn)一步學(xué)習(xí)提高的方法幾部分，內(nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)分析師面試的全流程，全方位提高讀者在未來面試中的競爭力。
徐麟，本科就讀于中國海洋大學(xué)數(shù)學(xué)專業(yè)，研究生就讀于哥倫比亞大學(xué)統(tǒng)計(jì)專業(yè)，畢業(yè)后在攜程、唯品會(huì)等知名互聯(lián)網(wǎng)公司從事數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘工作，目前已在數(shù)據(jù)相關(guān)領(lǐng)域工作多年。個(gè)人公眾號“數(shù)據(jù)森麟”運(yùn)營者，堅(jiān)持輸出個(gè)人原創(chuàng)文章。
目錄
第1 章 面試前的準(zhǔn)備 / 1
1.1 都有哪些數(shù)據(jù)類崗位 / 2
1.2 如何選擇適合自己的崗位 / 5
1.2.1 數(shù)據(jù)分析師 / 6
1.2.2 數(shù)據(jù)挖掘工程師 / 7
1.2.3 算法工程師 / 8
1.2.4 數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理 / 9
1.2.5 小結(jié) / 10
1.3 準(zhǔn)備一份高質(zhì)量的簡歷 / 11
1.3.1 通用排版建議 / 12I
1.3.2 如何描述數(shù)據(jù)類項(xiàng)目 / 17
1.4 投遞簡歷有哪些途徑 / 19
1.4.1 校招 / 19
1.4.2 社招 / 20
1.4.3 其他途徑 / 21
第2 章 直面數(shù)據(jù)分析師面試 / 22
2.1 數(shù)據(jù)分析師面試流程 / 23
2.1.1 筆試 / 23
2.1.2 部門內(nèi)部成員面試 / 23
2.1.3 部門負(fù)責(zé)人面試 / 24
2.1.4 總監(jiān)面試 / 24
2.1.5 HR 面試 / 25
2.2 真實(shí)的面試經(jīng)驗(yàn)分享 / 25
2.3 面試技巧 / 30
2.3.1 提前熟悉業(yè)務(wù)場景 / 30
2.3.2 充分準(zhǔn)備好個(gè)人介紹 / 31
2.3.3 了解崗位的側(cè)重點(diǎn) / 31
2.3.4 保持積極的面試態(tài)度 / 32
2.4 常見的數(shù)據(jù)分析師面試問題 / 33
2.4.1 基礎(chǔ)知識(shí)考查 / 33
2.4.2 編程能力考查 / 35
2.4.3 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目考查 / 36
第3 章 基礎(chǔ)知識(shí)考查 / 38
3.1 統(tǒng)計(jì)＆ 數(shù)據(jù)分析知識(shí) / 39
3.1.1 基礎(chǔ)概念：隨機(jī)變量、分布函數(shù)、概率密度函數(shù) / 39
3.1.2 隨機(jī)變量的常用特征 / 45
3.1.3 正態(tài)分布與大數(shù)定律、中心極限定理 / 50
3.1.4 假設(shè)檢驗(yàn) / 55
3.1.5 貝葉斯統(tǒng)計(jì)概覽 / 58
3.2 模型＆ 數(shù)據(jù)挖掘知識(shí) / 63
3.2.1 數(shù)據(jù)挖掘常用概念 / 63
3.2.2 常見的模型分類方法 / 66
3.2.3 常見的模型介紹 / 68
3.2.4 模型效果評估方法 / 77
第4 章 編程技能考查 / 83
4.1 熟悉Python / 84
4.1.1 概覽 / 84
4.1.2 數(shù)據(jù)分析——pandas / 90
4.1.3 數(shù)據(jù)可視化——matplotlib ＆ pyecharts / 94
4.1.4 文本處理——jieba ＆ wordcloud / 99
4.2 懂R 語言 / 104
4.2.1 概覽 / 104
4.2.2 數(shù)據(jù)分析——DataFrame / 112
4.2.3 數(shù)據(jù)可視化——ggplot2 / 114
4.2.4 數(shù)據(jù)挖掘——以線性回歸分析為例 / 123
4.3 掌握SQL / 127
4.3.1 數(shù)據(jù)庫常見類型及單表查詢SQL 語句 / 127
4.3.2 多表查詢SQL 語句 / 132
4.3.3 更多SQL 內(nèi)容 / 138
第5 章 數(shù)據(jù)分析師實(shí)戰(zhàn)技能 / 150
5.1 數(shù)據(jù)分析師工作必備技能 / 151
5.1.1 數(shù)據(jù)人員如何創(chuàng)造價(jià)值 / 151
5.1.2 完整的指標(biāo)體系構(gòu)建 / 152
5.1.3 數(shù)據(jù)監(jiān)控及報(bào)表設(shè)計(jì) / 158
5.1.4 設(shè)計(jì)一份優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)分析報(bào)告 / 162
5.2 基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用 / 165
5.2.1 AB 測試 / 165
5.2.2 用戶畫像 / 171
5.2.3 完整的數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目流程 / 174
第6 章 用努力給自己加分 / 180
6.1 學(xué)習(xí)方法很重要 / 181
6.2 拓展自己的知識(shí)面 / 182
6.2.1 爬蟲 / 182
6.2.2 社交網(wǎng)絡(luò) / 188
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