4.3 用户推荐指数
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108千字
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2020-07-01
发行日期
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主编推荐语
多年面试官和面试者的经验,揭秘数据分析师求职面试技巧和技能。
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。
目录
- 版权信息
- 作者简介
- 文前插图
- 内容简介
- 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
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出版方
电子工业出版社
电子工业出版社成立于1982年10月,是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社,是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展,已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域,综合出版能力位居全国出版行业前列。