数据分析师面试准备

ⅰ亾dé卋堺 提交于 2019-12-08 17:42:38

惊醒。突然发现再要一个月就要过年了,过了年再过个两周就三月了。
三月……又到了招聘季。

有年终奖可以期待的同学,还稳稳的在坑里蹲着;没有期待的同学,年前就已经蠢蠢欲动;当然还少不了一大波忠诚度棒棒哒的同学,踏实的在岗位上积累。

韩信有言“凡事预则立,不预则废”。面试也是如此,除非你脑子转得够快,语言组织能力够强,否则面试前做有针对性的准备还是非常有必要的。

收集、整理并梳理了数据分析面试会被问到的一些问题,如果面一个相对有挑战性的企业的数据分析岗位,提前思考并组织回答这些问题的思路可以保你过初面。

以下只是整理可能会被问到的问题,答案自己要根据平时工作进行总结。当然如果你是跨行,没做过数据分析,那么可行的做法是:
(1)通过网络了解或获取这些问题对应的资料
(2)用自己的语言进行组织,言简意赅的给出框架性的答案

1.考察对数据分析岗位的理解与职业规划:

数据分析师与数据工程师的区别在哪里?
你平时都是怎么做数据清洗的?
数据分析都用哪些工具?
你认为数据分析师应该具备哪些能力?
你对自己的职业定位是怎样的?
你的优点和缺点是什么?

2.考察项目经验:

请举例说明自己参与的一个数据分析项目
在这个项目中你的贡献是什么?
项目里使用的算法与策略的原理是什么?
介绍一下遇到过的比较有挑战性的工作或难题,以及你是怎样克服的?
给出一个实例,讲讲如何进行特征选择?

备注:
回答项目相关问题,主要采用STAR法则,不了解的自行百度。
面试最本质的是根据你讲话的思维方式、讲话的内容,去判断、推测你是否具备相关能力,是否能够胜任他们招聘岗位的工作。所以,思路清晰是数据分析师必备的职业素养阿。答题一定要有清晰的逻辑。

3.考察数据分析相关技能:

SQL相关的问题:有时候会给你描述一个场景,让你写查询语句
ETL相关的问题:如果面的是偏数据工程师的,就会主要涉及数据仓库的东西,偏业务的就不用
统计学的知识:这个被问到的比较少,可以准备一些基础的知识,比如介绍T分布
算法相关的问题:
介绍一下Logistic regression算法
介绍一下K-means算法
介绍一下朴素贝叶斯算法
逻辑回归与聚类的区别

备注:
不要害怕。在介绍算法的时候不要长篇大论,讲啊讲不清。而是主要从算法原理、算法适用场景、算法优缺点这三个方面介绍。每个点用一两句话概括就可以了。

微信公众号:“数据分析师手记”

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