¿Cómo prepararse para una entrevista con un analista de datos?
1. Conocimientos teóricos (estadísticas de probabilidad, análisis de probabilidad, etc.)
Dominar los algoritmos relacionados con el análisis de datos es un curso obligatorio para los ingenieros de algoritmos si se encuentran en una entrevista para un trabajo relacionado. a algoritmos, entonces el entrevistador definitivamente le hará preguntas relacionadas con el algoritmo. Por ejemplo, ¿cuáles son los algoritmos de minería de datos más utilizados y cuáles son las similitudes y diferencias entre el algoritmo EM y el algoritmo K-Means?
Algunos puestos de analista también requieren una cierta base matemática, como teoría de probabilidades, estadística matemática, principios de optimización, etc. Este conocimiento se utilizará en la optimización de algoritmos.
Además, el trabajo de algunos ingenieros de datos se centra más en el preprocesamiento preliminar de datos, como los ingenieros de ETL. Este puesto pone a prueba principalmente sus habilidades de limpieza e integración de datos. Aunque no son la alquimia del análisis de datos, representan el 80% del tiempo en el proceso de análisis de datos.
2. Herramientas específicas (sklearn, Python, Numpy, Pandas, etc.)
Los ingenieros definitivamente necesitan dominar las herramientas y, por lo general, pueden averiguar qué herramientas utiliza la empresa. el J.D. Si está trabajando con algoritmos, es una buena idea conocer un lenguaje, Python es la mejor opción y también necesitará tener algunos conocimientos de las herramientas de Python como Numpy, Pandas y sklearn.
Los ingenieros de ETL de datos también necesitan dominar herramientas ETL como Kettle.
Si se trata de un trabajo de visualización de datos, es necesario dominar las herramientas de visualización de datos, como la visualización de Python, Tableau, etc.
Si el trabajo está relacionado con la recopilación de datos, también necesitarás dominar las herramientas de recopilación de datos, como Python Crawler, Octopus, etc.
3. Capacidades empresariales (pensamiento de datos)
La esencia del análisis de datos es que debe ser útil para el negocio. Por tanto, el análisis de datos tiene un punto de conocimiento muy importante, que es el análisis del usuario.
La creación de perfiles de usuario es un escenario de aplicación que se utiliza con frecuencia en los negocios empresariales para el análisis de datos, que implica etiquetar datos, que en realidad es una capacidad abstracta.
Acerca de cómo prepararse para la entrevista del analista de datos, el editor de Qingteng lo compartirá con usted aquí. Si tiene un gran interés en la ingeniería de big data, espero que este artículo le resulte útil. Si desea saber más sobre las habilidades y la información de los analistas de datos y los ingenieros de big data, puede hacer clic en otros artículos de este sitio para obtener más información.