拿下Offer：数据分析师求职面试指南

作品简介

《拿下Offer：数据分析师求职面试指南》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。

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。

作品目录

• 作者简介
• 文前插图
• 推荐语
• 推荐序
• 前言
• 第1章 面试前的准备
• 1.1 都有哪些数据类岗位
• 1.2 如何选择适合自己的岗位
• 1.2.1 数据分析师
• 1.2.2 数据挖掘工程师
• 1.2.3 算法工程师
• 1.2.4 数据产品经理
• 1.2.5 小结
• 1.3 准备一份高质量的简历
• 1.3.1 通用排版建议
• 1.3.2 如何描述数据类项目
• 1.4 投递简历有哪些途径
• 1.4.1 校招
• 1.4.2 社招
• 1.4.3 其他途径
• 第2章 直面数据分析师面试
• 2.1 数据分析师面试流程
• 2.1.1 笔试
• 2.1.2 部门内部成员面试
• 2.1.3 部门负责人面试
• 2.1.4 总监面试
• 2.1.5 HR面试
• 2.2 真实的面试经验分享
• 2.3 面试技巧
• 2.3.1 提前熟悉业务场景
• 2.3.2 充分准备好个人介绍
• 2.3.3 了解岗位的侧重点
• 2.3.4 保持积极的面试态度
• 2.4 常见的数据分析师面试问题
• 2.4.1 基础知识考查
• 2.4.2 编程能力考查
• 2.4.3 实战项目考查
• 第3章 基础知识考查
• 3.1 统计&数据分析知识
• 3.1.1 基础概念：随机变量、分布函数、概率密度函数
• 3.1.2 随机变量的常用特征
• 3.1.3 正态分布与大数定律、中心极限定理
• 3.1.4 假设检验
• 3.1.5 贝叶斯统计概览
• 3.2 模型&数据挖掘知识
• 3.2.1 数据挖掘常用概念
• 3.2.2 常见的模型分类方法
• 3.2.3 常见的模型介绍
• 3.2.4 模型效果评估方法
• 第4章 编程技能考查
• 4.1 熟悉Python
• 4.1.1 概览
• 4.1.2 数据分析——pandas
• 4.1.3 数据可视化——matplotlib&pyecharts
• 4.1.4 文本处理——jieba&wordcloud
• 4.2 懂R语言
• 4.2.1 概览
• 4.2.2 数据分析——DataFrame
• 4.2.3 数据可视化——ggplot2
• 4.2.4 数据挖掘——以线性回归分析为例
• 4.3 掌握SQL
• 4.3.1 数据库常见类型及单表查询SQL语句
• 4.3.2 多表查询SQL语句
• 4.3.3 更多SQL内容
• 第5章 数据分析师实战技能
• 5.1 数据分析师工作必备技能
• 5.1.1 数据人员如何创造价值
• 5.1.2 完整的指标体系构建
• 5.1.3 数据监控及报表设计
• 5.1.4 设计一份优质的数据分析报告
• 5.2 基于互联网大数据的应用
• 5.2.1 AB测试
• 5.2.2 用户画像
• 5.2.3 完整的数据挖掘项目流程
• 第6章 用努力给自己加分
• 6.1 学习方法很重要
• 6.2 拓展自己的知识面
• 6.2.1 爬虫
• 6.2.2 社交网络
• 反侵权盗版声明