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数据分析师的面试流程及技巧

来源:五百丁 作者:橘子酱

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一、面试流程是什么样儿的?


1、Online Assignment

有些公司最开始会有一个Online Assignment,给你一到三天的时间完成。


然后是电话面试,问问你之前的经历,然后聊简历上的项目,最后会问一些概念性的问题。电话面试可能会考SQL,但一般不会考察实际操作,比如问你某个场景你会怎么处理。


2、现场面试

下一轮是现场面试,一般是4到6轮不等,涵盖的内容比较多,电话面试中考的东西可能会再考一遍。有的公司还会让产品经理面试一轮,看你和产品经理能不能合作得愉快,因为你在公司中合作得最多的就是产品经理。


现场面试会考数学的概率题,还有Product metrics,Product sense的问题。有的公司会考机器学习,有的公司会考一轮算法。关于编程技能,只要掌握Leetcode里Easy和Medium等级的题目就可以了。Data Scientist的面试不会涉及到Hard等级的题。


3、Case Interview

现场面试的两轮或三轮可能都会面Case Interview。在这里举两个Case Interview的例子。


【栗子1】

一个公司的核心指标是日活用户,而在过去的两周,这个指标降低了30%,面试官让你找出其中的原因。回答这种问题的关键点是要有框架和条理性,比较推荐的是从上至下,先制定High level的框架,再说具体的点并进行展开。你可以这么说,日活下降了30%,可能存在内因和外因,内因是公司内部的因素,外因是公司外部的、不可控的因素,这是一个High level的表述。然后说外因有哪些,比如现在是不是圣诞节期间,最近有没有什么新闻事件,转移大家的关注点。还可以分析用户的性别和年龄,是不是只有男性用户的指标跌了,或者是不是只有青少年的指标跌了。而内因方面,你可以说是不是网站有Bug,数据清理的过程中数据有没有Bug。对每一点进行具体的展开。


【栗子2】

你是一个共享单车公司的Data Scientist,现在你要和产品经理决定,接下来在哪些城市Launch新的单车项目。从High level上讲,共享单车包含两个元素,人和出行。人这一方面,每个城市人口的性别比例、年龄组成是我们要考虑的因素。比如可能老龄化严重的城市,骑单车的人数也相对较少。出行方面,可以考虑城市的环境、气候、地形等。比如伦敦经常下雨,有的城市的山地较多,这些可能会影响骑单车的人数。



二、面试前该做什么准备?


1、多看Techcrunch

Techcrunch上经常有一些科技新闻,比如什么公司发布了什么新的Feature,阅读这些新闻可以帮助我们提高Product Sense和Business Sense。有时候面试会被问到你最喜欢的App是什么,如果你平时经常读这些文章,就可以积攒很多的思考,有助于面试时说出有洞察的见解。


2、Networking

学会通过各种渠道与人建立联系。实习中遇到的同事就是很好的资源,比如你的同事跳槽了,如果他先前和你合作很愉快,他可能就可以内推你进他的公司。还可以去参加一些线下活动和Conference。很多公司会办一些Conference,有些学校也会办一些数据科学论坛,请的都是工业界的大牛做嘉宾,不仅可以学到知识,也可以和嘉宾或者参会人建立联系。在LinkedIn上也去主动加一些Recruiter,搜索目标公司的Data Scientist,加他们为好友,可以直接在LinkedIn上私信希望得到面试机会,也可以只是关注他们有什么动向,这样在面试中遇到了就有话题可聊,并且能让他们觉得你是真的对他们公司感兴趣。

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