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大数据面试小细节你知道哪些

时间:2017-07-28 11:32:39 来源:荣新IT教育培训 作者:荣新科技
大数据时代催生了更多的社会职位,数据分析和数据挖掘备受追捧。

首先数据分析类工作是什么?

数据分析工作简单说,就是将数据转化为可以指导行动和决策的语言,从而支持运营或决策。当然,真正去指导行动和决策时需要有一些分析经验和方法论的沉淀,才能够做到,也就是所谓的高级分析师或者专家。初级分析师(实习生、应届生)大多数的工作就在于数据的基本处理,比如:SQL取数、粗略统计排序、按照模板产生日报等。

数据分析需要什么技能?

基本的业务知识数据分析是建立在业务的基础上,所以做数据分析首先得理解业务,了解数据指标的含义,以及公司基本的业务流程。

Excel 数据预处理、vlookup、数据透视表三项最基本的技能,也是最重要的三项技能。

数据分析需要的技能也会根据所处阶段有所偏重,初级分析师应该具备哪些技能面试需要注意哪些问题?以下四个不算全面的观点可以参考。

一、 SQL、EXCEL。作为取数和分析的工具,这两个是毋庸置疑需要掌握的,工欲善其事必先利其器;

二、数据分析师行业了解。市面上不同公司的分析师岗位具体的工作内容也会稍有不同,了解自己的行业环境,清晰自己的发展路径是很有必要的;

三、 对问题答案的求知欲。分析师很多时候是需要有自驱力的,能前进多远,主要在于自己对问题答案的求知欲。能通过一些案例说明自己对数据的敏感,以及对问题的求知欲,无疑是会在面试的时候得到加分的;

四、 学习能力。数据分析师具体的工作职责和工作内容会随着年限不断变化,也会随着市场技术的更新而变化。因此,不断的接收、学习新的有用的能力,是一个分析师必备的职业素养。利用算法模型或者可视化工具进行分析,也是越来越普遍的技能。

数据挖掘:数据挖掘是指从大量的数据中,通过统计学、人工智能、机器学习等方法,挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。 想了解更多?可以来荣新试听!还有免费课程等你

互联网公司,除了BAT还有滴滴,今日头条,搜狗等都需要大量的数据挖掘岗。但进名企竞争热门岗位最终还想要拿到offer,至少要做两方面准备:

一、 基础知识

涵盖两方面:

基础数据结构算法,编程语言和数据库;机器学习主流算法原理及细节

1、基础数据结构算法,编程语言和数据库 基础数据结构算法,这个没的说,要确保万无一失,需要掌握二叉树、链表、动态规划等等所有常考笔试面试题。编程语言,无论平时用什么语言,c++和Java必须掌握一个,需要能够使用常用的vector,map,set,queue,deque等等数据结构来解决一些常见面试编程题题。数据库,数据库基本语法得会,我腾讯一面的时候直接上来就是用纸写一个sql的编程题,所以说常见sql编程题也必须会。

2、机器学习主流算法原理及细节通过搜索往年的面经,可以发现机器学习或者数据挖掘面试常考的问题基本差不多,互联网公司关于机器学习算法问的大同小异,从出现频率和重要程度排个序:LR原理及公式推导,有哪些优化方法,梯度下降,牛顿法以及各种变种,L1、L2范数的区别,优缺点。(这个考的是最多的)GBDT、XGBOOST原理异同,如何并行化等等(最好去xgboost官方看原始论文,讲得很清楚)随机森林原理及细节。如何解决数据不均衡问题。SVM原理及细节,SVM和树模型的异同以及优缺点和局限性。推荐系统,协同过滤原理,基于用户、物品等等。深度学习中的一些小问题,比如relu是什么,如何解决梯度消失等等,这个最好了解下,毕竟深度学习这么火。  推荐阅读:你所知道的大数据的价值在哪里

二、项目经历项目这块,无论是数据挖掘竞赛还是一些项目,一定要自己把整个过程梳理一下,切记一问项目就是 “提特征,跑模型,拿第一”,需要把项目的亮点体现出来,说白了就是你这个项目为什么牛逼,你做出了哪些厉害的贡献,这个需要技巧和准备。其实这些企业再招聘的时候,如果你有不错的项目经历或者实习经历,是比较占优势的,毕竟面试时间就那么多,稍微聊一聊项目时间就消耗的差不多了,而且聊项目的时候主动权是在你的手里;但是如果你没有像样的项目,这就给了面试官提问的机会了,那就比较考验你的真正实力了。

以上虽不够深但着实有用,前提是要有大数据开发基础,如果没有都是空谈。