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어떤 면접에서 데이터 분석 기술을 익혀야 합니까?

데이터 분석이란 무엇입니까? 데이터 분석이란 적절한 통계 분석 방법을 사용하여 수집한 대량의 데이터를 분석하고, 요약, 이해, 소화하여 데이터의 기능을 극대화하고, 데이터의 역할을 수행하는 것을 말합니다. 간단히 말해서, 데이터를 통해 모든 비즈니스 문제를 해결하는 것이다.

비즈니스 직원의 가장 중요한 능력은 당신이 가지고 있는 기술과 지식이 아니라 문제를 해결할 수 있는 능력입니다. 문제 해결의 전제는 문제를 발견하는 것이고, 데이터 분석은 정확히 문제를 발견하고 해결하는 사명을 완수할 수 있다.

날로 연구화되는 채용 환경에서 인터넷 제품, 운영 등 업무직에 진출할 학생이든, 1-5 년 운영, 제품, 마케팅, 뉴미디어 경험을 가진 종사자이든, 데이터 분석 능력은 이미 고용인의 업무 인력에 대한 중요한 심사점이 되었다.

올해 전염병의 영향으로 전통 금융업계의 구직 통곡에 비해 기술의 초봉이 정말 향기롭다. 20 19 제 1 회 데이터 과학 석사 졸업생 취업보고서에 따르면 졸업생의 평균 급여는 27w 에 달하며 주로 인터넷, 금융기술, 정량화 등에 집중한다.

빅 데이터 기술이 점차 모든 업종에 스며들면서 데이터 과학 인재들은 배당금 파동을 맞이할 것이다. 비공학 배경의 경우 업무중에 상업과 기술을 결합하고자 하는 학생들에게 데이터 분석 (빅 데이터 포함) 이 좋은 선택이라는 것은 의심의 여지가 없다.

오늘 몇 가지 인기 업계 데이터 분석직의 기본 상황을 공유해 드리겠습니다.

인터넷 대표: 알리, 텐센트, 바이두, JD.COM, 바이트 런아웃, 스펠링 많이, 방울방울, 미단, 쇼페 등

1) 난이도 계수: ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆.

2) 기술 요구 사항:

Tencent 의 데이터 분석 작업 요구 사항을 살펴 보겠습니다.

과거 면접 경험과 함께 인터넷 데이터 분석 기술은 다음과 같습니다.

A. SQL 에 정통합니다. Hive-sql 이 가장 좋습니다.

B. 통계 이론에 익숙하다: 통계 설명과 추론 통계, ABtest 는 면접에 거의 필수다.

C. 기계 학습, 이 부분은 logistic 회귀, 의사 결정 트리, 무작위 숲, SVM, xgboost 등 기본적인 기계 모델과 같은 간단한 준비도 필요합니다. 물론 python 의 기초도 필요합니다.

D. 업무에 대한 인식과 데이터 분석의 가장 중요한 목적은 업무의 착지를 지원하는 것이므로 업무에 대한 인식이 데이터 분석의 출발점이다. 신선한 졸업생들에게는 인턴십 경험이 있다면 가장 좋고, 상업적 사고에 대한 인식이 더 깊어질 것이다. 인턴십이 없다면, 그들은 제품 분야의 해적판 모델, 사용자 행동 분석 등과 같은 이론적 지식에 대해 더 많이 알아야 한다. 컨설팅 사례 실천의 구조적 사고를 통해 자신의 분석 능력을 강화할 수도 있다.

3) 임금 수준

데이터 분석의 급여는 일반적으로 제품 보초와 개발/알고리즘 보초 사이에 있으며, 서로 다른 인터넷 회사의 몇 개 직위는 22w ~ 30w+ 입니다.

은행 금융 과학 기술 금융 기술 대표: 중국은행, 중국건설은행, 중국공상은행, 교통은행, 초상은행, 핑안 은행 등 기술관리류 학생들이 모집하고 있으며, 산하 과학기술 자회사 (예: 건신금융과학) 도 모집하고 있다.

1) 난이도 계수: ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ 은행은 수년 동안 대학 모집이었다 최근 몇 년 동안 정보기술이 발달하면서 금융과학 관련 전문 일자리가 우후죽순처럼 생겨났다. 물론, 은행 기술직의 기술적 난이도는 인터넷보다 낮다. 예전에 한 동창의 우스갯소리가 있었는데, 건설과학 기술 보초의 offer 를 가져갔다. "필기시험은 안 돼, 면접에서 물이 불어서, 나는 offer 를 가져갔다." 다음은 건설행 2065438+2009 년 봄 채용 계획입니다. 많은 지점의' 기술형 인재' 에 대한 수요는 모두 세 자릿수에 달했다.

입사가 쉬워요+초봉이 낮지 않아요+실적 스트레스가 적어요+실업위험이 낮아요, 좋지 않아요?

2) 작업 요구 사항:

중국 건설은행 정보기술대학의 데이터 방향 직무 직책을 예로 들다.

은행 과학 기술직의 기술은 크게 두 가지 특징이 있다.

첫째, 기술 요구 사항, 일부 데이터 게시물은 데이터 개발에 더 편향되어 있으며, 일상적인 작업은 데이터 구축, 데이터 플랫폼과 상호 작용할 수 있습니다.

두 번째는 분배 방식이고, 통수, 집중 분할일 수 있다. 예를 들어, 데이터 게시물은 특정 데이터 게시물 (예: 데이터 개발/분석/마이닝 등) 을 세분화하지 않을 수 있습니다. ) 로 이동합니다. 그러나 입사 후 업무 부서나 중백 부서에 할당될 수 있습니다.

3) 임금 수준

이것은 은행 자체의 성격과 관련이 있다. 국유은행 금융과학기술 초봉은 그리 높지 않지만, 업무 강도가 낮고 복지가 좋다 (단위 임대, 교통보조금, 음식보조금, 996 등이 필요 없음). ); 주식제 은행의 금융 기술 (예: 모집) 은 인터넷만큼 치열하며, 물론 월급도 인터넷보다 낮지 않다.

증권상 펀드 브로커 펀드 대표: 남방기금, 가실기금, 김종, 구곤, 광덕 등 여러 쿠폰상.

이런 종류는 주로 두 가지 종류가 있는데, 하나는 금융기관의 데이터 엔지니어이고, 하나는 금융공학이다. 데이터 엔지니어가 하는 것은 전통적인 데이터 개발 엔지니어와 비슷하며 급여에도 큰 장점이 없기 때문에 금융공학직에 초점을 맞춘다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 데이터 개발 엔지니어, 데이터 개발 엔지니어, 데이터 개발 엔지니어, 데이터 개발 엔지니어, 데이터 개발 엔지니어, 데이터 개발 엔지니어)

난이도, 난이도, 최근 몇 년 동안 인공지능을 이용한 수량화 요소 발굴 및 주식 선택 전략이 업계 이슈로 자리잡았으며, 판매자든 구매자든 모두 이를 시도하고 있기 때문에 데이터 과학 전공 졸업생들도 수량화 분야에 들어갈 수 있는 기회를 갖게 되었다. 하지만 어려운 점은 금융공학을 전공한 졸업생들도 이 방면에 정통하고 금융지식도 비교적 포괄적이어서 경쟁이 치열하다는 점이다.

2) 작업 요구 사항:

이것은 Huaxia fund 금융 데이터 마이닝 엔지니어의 직책입니다.

필요한 역량은 크게 세 가지입니다.

A. python/MATLAB/c++;

B. 재무 데이터를 분석할 수 있는 능력

C. 통계 모델과 기계 학습 모델에 익숙하고 원리를 이해하고 패키지 조정을 할 수 있으므로 모델링하는 것이 가장 좋습니다.

3) 임금 수준

쿠폰상기금의 보수는 기본적으로 상한선이 없고, 기본임금은 대부분 개인에 따라 20w 정도이다.

기관은 기관 대표이다: 상교소 과학기술, 심교소 금융과학, 선전 시/구정부 및 그 과학연구소.

1) 난이도: 평가하기 어렵고, 주변 샘플이 적으며, 기술난이도가 인터넷보다 낮을 수 있습니다. 하지만 채용 인원이 적기 때문에 실제 경쟁 비율은 결코 낮지 않고 학력 배경을 더욱 중요하게 여길 것이다.

2) 임금 수준: 공무원과 거의 같습니다. 일선 도시 공무원과 사업 단위 대우가 낮지 않아 초과 근무 실업 기회가 적다. 가격 대비 성능이 뛰어난 직업이라고 할 수 있다. 잊어 버려 요, 그냥 두 단어, 부러워.

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