4.3
用户推荐指数
科技 类型
7.5 豆瓣评分
可以朗读 语音朗读
108千字 字数
2020-07-01 发行日期
展开全部

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
展开全部

评分及书评

4.3
14个评分
  • 用户头像
    给这本书评了
    4.0
    四星推荐

    准备转行的知道数据分析师的所需技能和努力方向，值得推荐。中间的理论知识相对来说对我这种数学知识薄弱的人来讲有点晦涩难懂，不知道有没有优化的空间。

      转发
      4
      用户头像
      给这本书评了
      4.0
      很好的求职指导书

      这是一本很好的的数据类岗位求职指导书，方法 + 案例 + 小结，干货满满

        转发
        评论
        用户头像
        给这本书评了
        5.0

        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。

          转发
          评论
        • 查看全部6条书评

        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。