数据分析师（技术向）校招技术栈
说明：
- 本篇为数据分析师（技术向）的校招技术栈，都掌握了，加上项目部分和算法部分，去掉运气的部分，大厂是没什么问题的。
- 个别特别细节的本篇没有覆盖到，比如paper这些
*需要注意的是，数据分析师比较偏非技术岗，很难以技术岗的技术路线这种方式来完全描述描述面试要求。面试除了知识点考察，相当一部分会看软实力。比如，项目的分析思路，行业了解，聪明程度甚至学历学校等等。
数学：
概率与统计：
- 概率论基础
- 常见概率分布
- 贝叶斯公式
- 假设检验
Hive SQL：
DDL:非常简单，需要掌握但是很少考察
DML:非常简单，需要掌握但是很少考察
DQL:以下操作的语义和实现
- Distinct
- 聚合：group by，group by distinct
- 关联：inner join, left/Right Outer join, full outer join, Cross join
- 过滤：where
- 排序：order
- Window（开窗函数）
- UDAF和UDTF
Excel：
VlookUp
数据透视表
Python的使用：
- 使用numpy，pandas，sklearn处理数据
- 使用pyspark处理数据（加分）
熟悉AB test
了解领域知识：
如果是互联网：
- ABtest
- 埋点，离线数据流，前后端
了解数据仓库建模：
数据仓库分层：
ODS，DWD，DWS，ADS
关系建模：
也叫范式建模，了解前三范式
维度建模：
- 星型建模
- 雪花建模
实体表，维度表，事实型事实表，周期型事实表
全量表，增量表，拉链表
数据可视化：
需要掌握一个，但是每个公司用的不一样。比如Tableau，PowerBI
投递中核集团等公司6个岗位 >