大数据分析师面试笔试宝典
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作者猿媛之家组编
出版社机械工业出版社
ISBN9787111712114
出版时间2022-08
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数268页
字数410千字
定价89元
货号SC:9787111712114
上书时间2024-10-31
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商品详情
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作者简介:
刘志全，男，博士，暨南大学网络空间安全学院副研究员、硕士生导师，研究方向包括车联网安全、无人机安全、Web安全、信任与隐私、人工智能、区块链等；近年来共在IEEE TITS、IEEE TDSC、IEEE IOTJ、IEEE TVT等国内外期刊/会议发表SCI/EI论文40余篇，申请/授权/公告国家发明专利/国外发明专利/PCT专利40余项；主持国家自然科学基金、广东省自然科学基金、广州市自然科学基金等纵向项目；指导学生获得港澳台侨创业大赛一等奖、吴渔夫学术科技创新竞赛一等奖等。
主编推荐:
本书特色：系统覆盖大数据分析师岗位需要掌握的统计学、数据挖掘算法、数据可
视化知识和大数据相关技术（数据埋点、网络爬虫、数据仓库、ETL、
Hadoop、Spark）。
经验分享：详细讲解大数据相关职业需要的技能、工作流程及面试方法。
附赠资源：作者100分钟核心知识点分享视频及相关知识点思维导图/技能谱系图。
内容简介:
《大数据分析师面试笔试宝典》旨在帮助读者了解大数据分析师的工作内容、技能要求、各类常用技术的原理和可能应用的场景。
大数据分析是一个多学科交叉的领域，包含了统计学、计算机科学、运筹学乃至市场营销学等。《大数据分析师面试笔试宝典》并没有介绍大数据分析领域涉及的所有方面，而是根据当前用人单位对大数据分析师的需求，选择了其中较为重要的内容进行解析，将当前大数据分析涉及的热点技术一网打尽。
阅读《大数据分析师面试笔试宝典》需要具备一定的数理统计知识基础和计算机编程背景。本书尽量不去证明一些在理论界已有的结论，而是用浅显的语言来解释复杂的公式，以便读者更为轻松地掌握全书的知识，从而能够从容面对面试以及日常工作。
目录:
前言
第1章 面试经验
1.1 大数据分析技能要求
1.1.1 数据分析师
1.1.2 数据开发工程师
1.1.3 数据挖掘工程师
1.1.4 职业能力模型
1.2 数据分析工作流程
1.2.1 组织架构
1.2.2 分析流程
1.3 数据分析师临场面试
1.3.1 如何准备面试
1.3.2 面试问题
1.4 本章总结
第2章 统计学知识
2.1 概率知识
2.1.1 概率模型之间的关系解析
2.1.2 概率相关面试题
2.1.3 贝叶斯公式
2.2 参数估计
2.2.1 点估计
2.2.2 区间估计
2.3 假设检验
2.3.1 假设检验原理
2.3.2 两类错误
2.3.3 假设检验的常用方法
2.4 抽样技术解析
2.4.1 样本量影响因素分析
2.4.2 假设检验样本量计算
2.4.3 参数估计样本量计算
2.5 马尔可夫模型
2.5.1 马尔可夫过程原理
2.5.2 马尔可夫模型计算
2.6 隐马尔可夫模型
2.6.1 HMM和三类问题
2.6.2 求概率问题
2.6.3 预测问题
2.6.4 学习问题
2.7 EM算法
2.7.1 基本思想
2.7.2 算法流程
2.8 本章总结
第3章
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