《數(shù)據(jù)類崗位面試360度全方位解讀》

 
 
目錄：
一，數(shù)據(jù)類崗位面試360度全方位解讀
 
第一章：大數(shù)據(jù)
（一）什么是大數(shù)據(jù)
（二）大數(shù)據(jù)的作用
（三）是什么制約了大數(shù)據(jù)的發(fā)展
 
第二章，數(shù)據(jù)崗位分類和詳細(xì)介紹
（一）數(shù)據(jù)崗位分類
（二）大數(shù)據(jù)工程師知識結(jié)構(gòu)
（三）BAT數(shù)據(jù)工程師的崗位要求
（四）數(shù)據(jù)科學(xué)家
1 數(shù)據(jù)科學(xué)家技能和素質(zhì)要求
2 數(shù)據(jù)科學(xué)家的核心技能
3如何成為數(shù)據(jù)科學(xué)家
4 數(shù)據(jù)科學(xué)家的職業(yè)發(fā)展
（五）數(shù)據(jù)挖掘工程師
1 什么是數(shù)據(jù)挖掘
2 國內(nèi)的數(shù)據(jù)挖掘人員工作領(lǐng)域分類
3數(shù)據(jù)挖掘工程師現(xiàn)狀
4數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析的區(qū)別和聯(lián)系
5 關(guān)于數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理
6數(shù)據(jù)挖掘工程師入職門檻
7零計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)如何入門數(shù)據(jù)挖掘
（六）數(shù)據(jù)分析
1什么是數(shù)據(jù)分析
2數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)發(fā)展路徑
3數(shù)據(jù)分析師所屬部門和選擇
4數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)科學(xué)家的區(qū)別
5國內(nèi)容數(shù)據(jù)分析的市場狀況
6數(shù)據(jù)分析的就業(yè)方向
7數(shù)據(jù)分析師工作內(nèi)容
8數(shù)據(jù)分析的日常工作
9數(shù)據(jù)分析工程師就業(yè)情況
10哪些公司需要數(shù)據(jù)分析人才
11數(shù)據(jù)分析的待遇
12數(shù)據(jù)分析的職業(yè)規(guī)劃
13數(shù)據(jù)分析如何入門
14做數(shù)據(jù)分析高薪行業(yè)
15數(shù)據(jù)分析面試技巧
 
 
 
二，數(shù)據(jù)類崗位招聘試題
 
 
1 東方國信數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)分析招聘面試題（筆試 ）
2 中金數(shù)據(jù)筆試題
3數(shù)據(jù)分析專員招聘筆試題和答案
4 數(shù)據(jù)分析專員招聘面試問題和指南
5 數(shù)據(jù)分析崗位招聘結(jié)構(gòu)化面試題
6 數(shù)據(jù)分析崗筆試題
7 數(shù)據(jù)分析師 面試題（筆試）
8 數(shù)據(jù)分析師面試題 （筆試）
9 數(shù)據(jù)分析筆試題
10數(shù)據(jù)挖掘分析面試題（筆試）
11數(shù)據(jù)研發(fā)工程師筆試題
12數(shù)據(jù)挖掘工程師選拔筆試題和答案
13百度校園招聘數(shù)據(jù)挖掘工程師筆試題(一)
14百度校招數(shù)據(jù)挖掘工程師筆試題(二)
15百度招聘數(shù)據(jù)處理工程師筆試題
16結(jié)構(gòu)化面試問題和考察要點(diǎn)（所有職位通用）
17結(jié)構(gòu)化面試題及評分標(biāo)準(zhǔn)和分?jǐn)?shù)
18結(jié)構(gòu)化面試問題62問精彩回答
 
 
 
 
部分內(nèi)容節(jié)選：
數(shù)據(jù)挖掘工程師現(xiàn)狀
1）數(shù)據(jù)挖掘模型往往就那幾種，有些互聯(lián)網(wǎng)的大公司，實(shí)際用的模型也就那么些，數(shù)據(jù)挖掘【設(shè)計(jì)層】，如真正高大上的算法設(shè)計(jì)啊以及把模型自動(dòng)化、工業(yè)化等，往往涉及大量對模型底層的應(yīng)用，這些也是他們要高學(xué)歷高相關(guān)的人的原因
2）如果只是會(huì)用一些機(jī)器學(xué)習(xí)模型，了解彼此利弊（舉例：了解coursera相關(guān)課程，或者各種書，各種比賽），只是【套用模型】層的數(shù)據(jù)挖掘，它的工作一定程度與數(shù)據(jù)分析重疊，難點(diǎn)依然集中在清理數(shù)據(jù)、以及最終結(jié)果呈現(xiàn)等等，而模型的評估業(yè)界已有規(guī)范化的定論（誤差等），這個(gè)是日常分析工作中也可以用現(xiàn)有數(shù)據(jù)做練習(xí)的。而且日常應(yīng)用其實(shí)也不容易
3）大公司要的數(shù)據(jù)挖掘，往往偏第一種底層實(shí)現(xiàn)。而偏第二種套用模型的崗位，首先崗位
PS :關(guān)于數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，這里附帶說一下這個(gè)職位
 
 
數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理是近幾年比較熱門的新職位。主要是依賴數(shù)據(jù)做產(chǎn)品相關(guān)的工作。不過即便是縮窄了工作內(nèi)容，實(shí)際的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的職責(zé)也差別很大。有的是在數(shù)據(jù)部門做相關(guān)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，有的是專門負(fù)責(zé)以數(shù)據(jù)為準(zhǔn)優(yōu)化業(yè)務(wù)產(chǎn)品的。由于數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中起到的作用越來越大，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理也會(huì)越來越多的。
 
6 數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理
近些年來，隨著 Growth Hack、精益化運(yùn)營、數(shù)據(jù)化運(yùn)營等概念漸入人心，數(shù)據(jù)產(chǎn)品這個(gè)名字被提及的次數(shù)越來越多。
但究竟什么是數(shù)據(jù)產(chǎn)品？數(shù)據(jù)產(chǎn)品如何來解決商業(yè)問題？如何現(xiàn)在最火的商業(yè)概念如 Growth hacking 等落地的？如何設(shè)計(jì)一個(gè)能夠滿足用戶需求的數(shù)據(jù)產(chǎn)品？本文將和大家一起分享這些問題。
做數(shù)據(jù)分析高薪行業(yè)
·         銀行限制多，監(jiān)管多，數(shù)據(jù)多，質(zhì)量好，流程復(fù)雜。但是錢多，可以打好你在corp ladder里面的底子，知道
·         保險(xiǎn)機(jī)會(huì)多，錢超多，監(jiān)管相對較小，很多創(chuàng)新和成熟的數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用都在這，而且這幾年保險(xiǎn)行業(yè)蓬勃發(fā)展，是數(shù)據(jù)科學(xué)非常好的出路。
BAT數(shù)據(jù)分析師招聘考察維度
1. 基本工具
包括規(guī)定動(dòng)作和自選動(dòng)作兩類。目前我所在的組不需要關(guān)心數(shù)據(jù)來源和結(jié)構(gòu)化的問題，有專門的工程師團(tuán)隊(duì)寫爬蟲、做清洗、維護(hù)計(jì)算集群和數(shù)據(jù)庫。所以主要考察點(diǎn)在于查詢和衍生指標(biāo)的計(jì)算方面。
1.1 規(guī)定動(dòng)作
SQL查詢：JOIN ON、DISTINCT、GROUP BY、ORDER BY等等。從數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析的第一步。另外我們的數(shù)據(jù)規(guī)模是TB級的，所以還要能使用SQL讓集群做一些簡單的計(jì)算，不然都下載到本地的話運(yùn)算資源是肯定不夠的?？赡苓€會(huì)問一些非?；A(chǔ)的
 
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東方國信數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)分析招聘面試題（筆試 ）
院校：姓名： 電話： 
作答要求： 1、 作答時(shí)間：1h; 
一，單選題： 
1. 假設(shè)12個(gè)銷售價(jià)格記錄組已經(jīng)排序如下：5, 10, 11, 13, 15,35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每種方法將它們劃分成四個(gè)箱。等頻（等深）劃分時(shí)，15在第幾個(gè)箱子內(nèi)？ (  ) 
A 第一個(gè) B 第二個(gè) C 第三個(gè) D 第四個(gè) 
三， 判斷題： 
1． 數(shù)據(jù)分析挖掘的主要任務(wù)是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)則，從而能更好的完成描述數(shù)據(jù)、預(yù)測數(shù)據(jù)等任務(wù)。 () 
五，問答題 
 
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