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《数据类岗位面试360度全方位解读》


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目录:
一,数据类岗位面试360度全方位解读
 
第一章:大数据
(一)什么是大数据
(二)大数据的作用
(三)是什么制约了大数据的发展
 
第二章,数据岗位分类和详细介绍
(一)数据岗位分类
(二)大数据工程师知识结构
(三)BAT数据工程师的岗位要求
(四)数据科学家
1 数据科学家技能和素质要求
2 数据科学家的核心技能
3如何成为数据科学家
4 数据科学家的职业发展
(五)数据挖掘工程师
1 什么是数据挖掘
2 国内的数据挖掘人员工作领域分类
3数据挖掘工程师现状
4数据挖掘与数据分析的区别和联系
5 关于数据产品经理
6数据挖掘工程师入职门槛
7零计算机基础如何入门数据挖掘
(六)数据分析
1什么是数据分析
2数据分析师的职业发展路径
3数据分析师所属部门和选择
4数据分析与数据科学家的区别
5国内容数据分析的市场状况
6数据分析的就业方向
7数据分析师工作内容
8数据分析的日常工作
9数据分析工程师就业情况
10哪些公司需要数据分析人才
11数据分析的待遇
12数据分析的职业规划
13数据分析如何入门
14做数据分析高薪行业
15数据分析面试技巧
 
 
 
二,数据类岗位招聘试题
 
 
1 东方国信数据挖掘与统计分析招聘面试题(笔试 )
2 中金数据笔试题
3数据分析专员招聘笔试题和答案
4 数据分析专员招聘面试问题和指南
5 数据分析岗位招聘结构化面试题
6 数据分析岗笔试题
7 数据分析师 面试题(笔试)
8 数据分析师面试题 (笔试)
9 数据分析笔试题
10数据挖掘分析面试题(笔试)
11数据研发工程师笔试题
12数据挖掘工程师选拔笔试题和答案
13百度校园招聘数据挖掘工程师笔试题(一)
14百度校招数据挖掘工程师笔试题(二)
15百度招聘数据处理工程师笔试题
16结构化面试问题和考察要点(所有职位通用)
17结构化面试题及评分标准和分数
18结构化面试问题62问精彩回答
 
 
 
 
部分内容节选:
数据挖掘工程师现状
1)数据挖掘模型往往就那几种,有些互联网的大公司,实际用的模型也就那么些,数据挖掘【设计层】,如真正高大上的算法设计啊以及把模型自动化、工业化等,往往涉及大量对模型底层的应用,这些也是他们要高学历高相关的人的原因
2)如果只是会用一些机器学习模型,了解彼此利弊(举例:了解coursera相关课程,或者各种书,各种比赛),只是【套用模型】层的数据挖掘,它的工作一定程度与数据分析重叠,难点依然集中在清理数据、以及最终结果呈现等等,而模型的评估业界已有规范化的定论(误差等),这个是日常分析工作中也可以用现有数据做练习的。而且日常应用其实也不容易
3)大公司要的数据挖掘,往往偏第一种底层实现。而偏第二种套用模型的岗位,首先岗位
PS :关于数据产品经理,这里附带说一下这个职位
 
 
数据产品经理是近几年比较热门的新职位。主要是依赖数据做产品相关的工作。不过即便是缩窄了工作内容,实际的数据产品经理的职责也差别很大。有的是在数据部门做相关的数据产品,有的是专门负责以数据为准优化业务产品的。由于数据在互联网产品中起到的作用越来越大,数据产品经理也会越来越多的。
 
6 数据产品经理
近些年来,随着 Growth Hack、精益化运营、数据化运营等概念渐入人心,数据产品这个名字被提及的次数越来越多。
但究竟什么是数据产品?数据产品如何来解决商业问题?如何现在最火的商业概念如 Growth hacking 等落地的?如何设计一个能够满足用户需求的数据产品?本文将和大家一起分享这些问题。
做数据分析高薪行业
·         银行限制多,监管多,数据多,质量好,流程复杂。但是钱多,可以打好你在corp ladder里面的底子,知道
·         保险机会多,钱超多,监管相对较小,很多创新和成熟的数据科学应用都在这,而且这几年保险行业蓬勃发展,是数据科学非常好的出路。
BAT数据分析师招聘考察维度
1. 基本工具
包括规定动作和自选动作两类。目前我所在的组不需要关心数据来源和结构化的问题,有专门的工程师团队写爬虫、做清洗、维护计算集群和数据库。所以主要考察点在于查询和衍生指标的计算方面。
1.1 规定动作
SQL查询:JOIN ON、DISTINCT、GROUP BY、ORDER BY等等。从数据库中提取数据是数据分析的第一步。另外我们的数据规模是TB级的,所以还要能使用SQL让集群做一些简单的计算,不然都下载到本地的话运算资源是肯定不够的。可能还会问一些非常基础的
 
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东方国信数据挖掘与统计分析招聘面试题(笔试 )
院校:姓名: 电话: 
作答要求: 1、 作答时间:1h; 
一,单选题: 
1. 假设12个销售价格记录组已经排序如下:5, 10, 11, 13, 15,35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时,15在第几个箱子内? (  ) 
A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个 
三, 判断题: 
1. 数据分析挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则,从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。 () 
五,问答题 
 
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