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    数据业务岗位,接到第一个offer,估计也是最后一个,其他还在流程的最多二面完,还有一个广东电力民企也比较有希望,但不打算面了,接这个了——新奥新智打算写一个6个月来的面试感受,不算正经面经,包含一些数据业务岗位的面试择业经验。bg:本科c9,研究生双非(当年就是菜,图个研究生上) 商科,两段北京中厂实习,都是数据分析,一段杭州独角兽实习,电商平台运营,项目只有一个机器学习比赛,没有涉及深度学习(搞不来数据挖掘),校园生活不善交际,基本无比赛获奖,无发表小论文,研究生还是1月份毕业的,可以说debuff集齐了一、择业    岗位:数据分析(业务岗位,纯看经验,没有对应实习很难投进去,但可以把实习往相应方面靠)、数据挖掘(机器学习算法,最好有比赛、论文、实习经历三合一)、数据仓库(开发岗,学习hadoop那一套的生态软件,可以搞但提前6个月去培训,自己搞最好找有经验的人问),数据运营(基本和数据分析一致要求、可能是为了区分一些技术部门和综合部门?)、数据科学(这个要求比较高,可能数仓和数据挖掘都要懂,数据挖掘多一些)、经营分析和商业分析(改了名的数据分析,偏向业务一些,起名不同而已)    行业:游戏(要求高,需要整理有一份自己玩游戏的清单,研发部门数值会偏向于算法,可能还需要有一些自己的作品,最好先去看看游戏设计的一些网站和书籍,投运营部门的数分会比较好一些,尽量别去初创小公司)、短视频和博客(一投一个不吱声,我这个bg直接进不去)、能源和医药(这两个行业应该是回复最多的,可能忙着做数字化转型)、咨询(认准大型公司)、车企(全挂,可能投的时间不对)、教培(高途、希望学、洋葱都投过,但没有合适岗位,都是管培)、外包(北京大厂的外包基本就是11k*12,数据分析岗,无年终,要求没有其他offer,慎选)。    base:北京机会多一些,很多就近投会有优势。二、技术准备和业务准备    SQL:聚合、子查询、order by、case when、if、开窗函数(排序(rank、dense_rank、row_number、percent_rank、lag、lead)、窗口偏移 rows between)、like、左右内外笛卡尔积连接,这些不会说不过去    Python:大概牛客上的算法的简单水平就能应付数据分析岗位,主要还是会问到一些pandas的函数和一些实操经验    业务准备:发挥的部分主要是,一些数据分析的专业术语(数据链路、用户画像、数据探查、AB测试),去投的工作职责上看,尽量合适匹配,吹业绩,但不要吹营收数据太过分,面试时一定要说清楚自己做了一个什么样的项目,有什么成果,这个项目未来能带给公司多大的前景,如果是经营分析和商业分析无项目情况,多说一些自己做完工作能达到一个怎么样的效果。三、面试    面试一般是三面,第一面技术面(sql、python、一些业务问题)一般就是带你的人面,第二面部门主管(一般是业务性格问题、也不排除出个技术题),第三面可能都不需要面,直接问意向和薪酬,面试先把改准备的简历上的和一些项目细节给准备了,存在文档上,一些问答工具看看能不能用上,多锻炼,面试不要紧张。面试不需要全部说完简历上的东西,基本只说个人学历背景,没学历说奖项,然后有实习简短说最相关的实习,不然说最相关的项目。四、意向    现在找工作比较困难,尤其数分岗位又卷,最好不要像我一样基本只allin这个岗位,结果找了6个月,在学校的时候把握暑期能进大厂的机会,哪怕做产品或者运营都行,数分并不是一个特点的岗位,做了一两年的开发、运营、产品也能来做数分,那点技术门槛等于无门槛。最后祝各位牛牛和牛妞都能找到满意的工作,永远开心,不要焦虑
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