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拿下Offer:数据分析师求职面试指南

自然老旧(泛黄)

1.92 八品

仅1件

四川成都
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作者徐麟

出版社电子工业出版社

出版时间2020-07

版次1

装帧其他

货号1794256595468783617

上书时间2024-05-25

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   商品详情   

品相描述:八品
商品描述
A-510118001-021-1-3
图书标准信息
  • 作者 徐麟
  • 出版社 电子工业出版社
  • 出版时间 2020-07
  • 版次 1
  • ISBN 9787121389252
  • 定价 69.00元
  • 装帧 其他
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 212页
  • 字数 279千字
【内容简介】
内 容 简 介
  本书针对未来想要从事数据分析工作的在校学生、想要转行做数据分析的在职人员,以及想要在数据分析领域提高自己或跳槽的从业人员,深入浅出地讲解了面试和未来实际工作中所需的知识与技能,让读者对数据分析师这个岗位有更为全面和深刻的了解。
  全书主要分为面试前的准备、面试中的技巧、面试中所需的知识储备、编程技能、实战技能,以及进一步学习提高的方法几部分,内容涵盖数据分析师面试的全流程,全方位提高读者在未来面试中的竞争力。
【作者简介】
徐麟,本科就读于中国海洋大学数学专业,研究生就读于哥伦比亚大学统计专业,毕业后在携程、唯品会等知名互联网公司从事数据分析、数据挖掘工作,目前已在数据相关领域工作多年。个人公众号“数据森麟”运营者,坚持输出个人原创文章。
【目录】
目录 

第1 章 面试前的准备 / 1 

1.1 都有哪些数据类岗位 / 2 

1.2 如何选择适合自己的岗位 / 5 

1.2.1 数据分析师 / 6 

1.2.2 数据挖掘工程师 / 7 

1.2.3 算法工程师 / 8 

1.2.4 数据产品经理 / 9 

1.2.5 小结 / 10 

1.3 准备一份高质量的简历 / 11 

1.3.1 通用排版建议 / 12I 

1.3.2 如何描述数据类项目 / 17 

1.4 投递简历有哪些途径 / 19 

1.4.1 校招 / 19 

1.4.2 社招 / 20 

1.4.3 其他途径 / 21 

第2 章 直面数据分析师面试 / 22 

2.1 数据分析师面试流程 / 23 

2.1.1 笔试 / 23 

2.1.2 部门内部成员面试 / 23 

2.1.3 部门负责人面试 / 24 

2.1.4 总监面试 / 24 

2.1.5 HR 面试 / 25 

2.2 真实的面试经验分享 / 25 

2.3 面试技巧 / 30 

2.3.1 提前熟悉业务场景 / 30 

2.3.2 充分准备好个人介绍 / 31 

2.3.3 了解岗位的侧重点 / 31 

2.3.4 保持积极的面试态度 / 32 

2.4 常见的数据分析师面试问题 / 33 

2.4.1 基础知识考查 / 33 

2.4.2 编程能力考查 / 35 

2.4.3 实战项目考查 / 36 

第3 章 基础知识考查 / 38 

3.1 统计& 数据分析知识 / 39 

3.1.1 基础概念:随机变量、分布函数、概率密度函数 / 39 

3.1.2 随机变量的常用特征 / 45 

3.1.3 正态分布与大数定律、中心极限定理 / 50 

3.1.4 假设检验 / 55 

3.1.5 贝叶斯统计概览 / 58 

3.2 模型& 数据挖掘知识 / 63 

3.2.1 数据挖掘常用概念 / 63 

3.2.2 常见的模型分类方法 / 66 

3.2.3 常见的模型介绍 / 68 

3.2.4 模型效果评估方法 / 77 

第4 章 编程技能考查 / 83 

4.1 熟悉Python / 84 

4.1.1 概览 / 84 

4.1.2 数据分析——pandas / 90 

4.1.3 数据可视化——matplotlib & pyecharts / 94 

4.1.4 文本处理——jieba & wordcloud / 99 

4.2 懂R 语言 / 104 

4.2.1 概览 / 104 

4.2.2 数据分析——DataFrame / 112 

4.2.3 数据可视化——ggplot2 / 114 

4.2.4 数据挖掘——以线性回归分析为例 / 123 

4.3 掌握SQL / 127 

4.3.1 数据库常见类型及单表查询SQL 语句 / 127 

4.3.2 多表查询SQL 语句 / 132 

4.3.3 更多SQL 内容 / 138 

第5 章 数据分析师实战技能 / 150 

5.1 数据分析师工作必备技能 / 151 

5.1.1 数据人员如何创造价值 / 151 

5.1.2 完整的指标体系构建 / 152 

5.1.3 数据监控及报表设计 / 158 

5.1.4 设计一份优质的数据分析报告 / 162 

5.2 基于互联网大数据的应用 / 165 

5.2.1 AB 测试 / 165 

5.2.2 用户画像 / 171 

5.2.3 完整的数据挖掘项目流程 / 174 

第6 章 用努力给自己加分 / 180 

6.1 学习方法很重要 / 181 

6.2 拓展自己的知识面 / 182 

6.2.1 爬虫 / 182 

6.2.2 社交网络 / 188
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