零基础转行数据分析年入35w的秘诀都在这里!

上周,我们就业班传来好消息,在职学员C同学跳槽转行成功,拿到了23k+六险一金 高薪offer,顺利入行数据分析。

为了更好地帮助学弟、学妹面试就业,c同学也给出了一些关于高薪就业的经验分享。

还有班级群【每日一题】压中面试真题,提前训练学生数据思维。

这里豆子班班也和大家系统聊一下高薪就业面试那点事,想要拿到高薪offer,除了具备足够的能力,面试准备中也有很多“套路”。

简历准备

首先是简历部分。

大家切忌简历太过花哨(容易扰乱HR)。

关键信息用1页呈现,可以包含的内容:个人信息、教育经历、实习经历、项目经历、社团证书及其他等。

这里重点聊一下项目经历(应届生同学可以类比实习/社团经历)。

1、要区分团队的工作和自己负责的工作部分2、每一段经历以要点罗列出来为佳3、给出明确的数字说明自己工作取得的成果

这样能够增加简历的可信度。

面试题型

其次,我们来看一下数据分析师面试会考到什么题型?

(以学姐面试了8家岗位为例)

1、简历相关问题

筛查简历可信度,评估综合素质

问题:在大学学过印象最深的一门课程?(应届生被问的比较多)你过去在哪段实习或项目经历让你收获最多?你在工作中遇到的最大困难是什么?怎么解决的?

2、岗位相关问题

了解你对岗位的了解和契合

问题:为什么选择这个岗位?/谈谈对这个岗位的认知?这个岗位需要哪些重要技能?过往经验中哪些素质和这个岗位匹配?这个岗位在公司能发挥什么价值?未来几年的职业规划?

3、专业问题

开放性问题,没有标准答案或计算结果

(以学姐23k面试岗为例)

问题:会哪些技能:python/SQL在数据分析方面的优势和劣势?懂分析:活动上线1周后产品销售额下降,会从哪些维度分析?有思路:要在当下比较火的短视频网站投放广告,你会怎么做?

复习知识点

最后,面试前需要系统复习哪些知识点?

在聊这个问题之前,我们可以先看一下数据分析JD,可以方便大家今后有目标的学习和准备。以网易为例

岗位信息来自于牛客(岗位1)

岗位2

岗位3

可以看出来,数据分析师是一个“熬经验”的岗位,会随着工作年限,工作经验的不断积累,逐渐向深度发展,需要掌握的工具和理论越来越多,当然薪资也会越来越高。

针对面试,这里想从 硬技能 和 软技能 两个方面来谈:

硬技能 豆子班班主要分为了统计学、python、SQL、机器学习这几种(面试最常被问到)。

1、统计学知识点:

描述统计值:均值、中位数、众数、方差、标准差;形态分析:偏度、峰值、折线图、直方图、盒式图、扇形图;数据的相关性:相关系数;概率分布:正态分布、卡方分布、t分布、F分布、中心极限定理、大数定律;假设检验:零假设和研究假设、抽样估计、统计显著性;

2、SQL知识点:

数据查询语言(DQL):select, from, where数据操纵语言(DML):insert, updata, delete数据定义语言(DDL):create, alter, drop数据控制语言(DCL):grant, revoke, commit, rollback, savepoint

3、python知识点:

python基础语法:数据类型、分支结构、循环结构、面向对象

numpy数据处理:数据读取与储存、随机数生成、线性代数

其他数据处理方法(因人而异)

4、机器学习

定义问题,明确评价指标获取数据查看并可视化数据,发现规律为机器学习算法准备数据,进行数据预处理选择模型进行训练,微调模型评估模型,给出最终解决方案

软技能 主要是自身综合素质的体现,面试时候主要从以下几点来考察:

软技能:

商业领域知识;

表达能力:复杂问题白话表达

计划方案的制定与落地

讲故事能力

团队合作能力

定义问题到解决问题的能力

总的来说,面试机会是很宝贵的,要珍惜每一次的面试邀约,提前做好充足准备,同时每次面试结束后要总结自己的表现,进行优劣势分析,切忌“玻璃心”。希望今天的分享对大家有帮助,也祝大家能够学习/面试顺利,找到一份心仪的工作。

作者:豆子班班

原文链接:月薪23k+15薪学姐分享,告诉你零基础转行拿高薪的秘诀

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