2018正向我们走来，回顾过去一年我们看到移动支付、共享单车、无人零售等新产品和新技术正在快速渗透到大众生活的方方面面，可以说大数据和人工智能正从概念走向应用，重塑我们的经济生态和生活方式。 在一个
作为一个人工智能，ChatGPT 可以用于许多自动化和智能化的工作领域。以下是 ChatGPT 可能会取代人的一些工作：
这周刚结束一家公司的 3 轮面试，拿到了数据分析岗的 offer。虽然岗位没变，但是在有一年gap year 和跨行求职的前提下拿到的 offer 。
岗位：数据分析师【如果有小伙伴也是这个岗位，可以加我微信（xuqiugui_）大家以后一起交流，备注：牛客】 时间：3-22 现场笔试+两轮技术面+hr面／3-26 VP面试 状态：4-3日邮件收到o
本文分享文档是2017年4月23日在南山云谷举行的《未来已来：AI时代就业指南》沙龙活动嘉宾陈丹奕的《数据分析的成长之路》，查看活动回顾。 今日来分享数据分析的意义，职业规划以及数据分析的方法论和能力
数据分析在现代决策过程中扮演着至关重要的角色。无论是企业管理、市场营销，还是科学研究，数据分析都为我们提供了洞察和方向，帮助我们在复杂多变的环境中做出明智的决策。然而，随着数据量的不断增长和分析工具的日益复杂，数据分析师面临的挑战也日益增多。在这种背景下，自省变得尤为重要。定期自省不仅有助于提升个人技能，还能确保分析工作的准确性和有效性。那么，为什么数据分析师需要定期自省？自省又能带来哪些具体的好处呢？
之前和猫哥这边相互交流比较多，本着沉淀的想法，和大家来聊聊我4月份来这边时的面试过程。文末也附上了我面试时的笔试题，大家回复 笔试题 可以直接下载。当然，笔试题仅供参考，我了解到各个部门之间还是不一样的。
Q2: 被问到职业规划时，该怎么回答？ http://mpvideo.qpic.cn/
文明的提升，源于机械/能源/信息/智能四大模式的转变。机械将自然力或人力更高效利用，如风车，能源以蒸汽机为代表开启工业革命，信息启动了互联网时代，智能将实现虚拟社区的主导模式。智能设备需以量子计算为基础，目前并没有所谓成熟的智能设备。自动驾驶技术/大数据推荐系统等都属于信息自动化范畴，在人力干预或者算法规则下实现控制和优化。智能是完成从无到有，比如问题自我解决的过程，可以理解为一种智能。智能时代现实和虚拟的占比将实现突破，虚拟世界成为主导，现实不再重要。举例说明，智能量子计算机可以依据客户需求自主编写剧本拍摄数字电影，不同的观众看同一电影时，剧情和结局会依据个性动态调整。量子计算机是实现智联网的关键，量子机器人是实现移动智联网的关键。现有技术网络上传输的信息是不变的，智联网时代网络上传输的信息是动态的，端端之间是活的信息。
2017年，我从河北工程大学植物保护专业毕业。由于专业对口的岗位当时比较少，我就在校招的时候选择了进入K12行业从事学科教育和英语类产品销售。
是想通过这个问题知道，你是否愿意长期在公司干下去，还想知道你的职业规划是什么，毕竟面试官喜欢有明确目标的人。
最近几年经济下行，企业数量锐减，资本保守的情况下，互联网行业人才饱和，就业难度越来越大。对于普通的程序员来说，应该利用有限时间继续卷技术还是去找其他可能的副业。
通常情况下，因为一些客观的普遍存在的现状和弊病，在大多数的时候， 我们是没有必要去强调的。
惊醒。突然发现再要一个月就要过年了，过了年再过个两周就三月了。 三月…又到了招聘季。
参考：超详细的数据分析职业规划 一个产品的出现可以从业务和技术两个方向分析，业务需求+技术支持=产品的出现。 如果把职业也当成一个产品，也有类似的分析，
”数据分析师作为一个出现时间不长的工种，大数据时代下，成为螺丝钉还是成为龙头，需要尝试新的可能。” ◆ ◆ ◆ 数据分析师的职业规划 数据分析师手中拥有一座宝藏。作为滴滴出行数据分析团队的负责人，刘普成发现了数据分析师通往卓越的秘诀：视野。数据分析提供了这样一种可能：它不是简单的技术工种，它是最具有潜力的一项工作，背后蕴藏着相当多的机会。 刘普成是中国最懂互联网数据分析的人之一。北大ccer硕士出身，做过公务员，这位业界资深的大牛，曾先后任职于百度、豆瓣、豌豆荚，对产品、设计、运营等互联网业务有着深刻的
不好意思，这个题目又标题党 了。中场这个时间是不太准确的，准确的说，应该是三至五年。所以这个职业规划是三至五年的程序员需要做的。
利用这篇文章提到的方法对拉勾爬虫，然后进行数据分析。通过对局部地区某一岗位的总体分析，找出该地区该职位的职业发展前景规律。本文基于拉勾上2016年12月到2017年1月深圳地区数据分析师招聘数据，为这
首先之前是不了解这个公司的，因为是学语言出身并没有太多的其他经历。在某招聘网上投了简历，然后hr回复很快，约了一下面试时间和提醒要带的东西。收到邀请到面试只经历了一周吧，这中间因为时间比较短，只是做了一下小小的准备。 1.了解这个公司的基本业务，其实很多同学面试不知道公司具体做什么的就去了。2.了解这个岗位需要做的事情，和素质要求，这个怎么找呢就去一些网上搜吧，就可以清楚知道了。3.就是准备一个比较适合的自我介绍，这个大家都懂不需要太短也不需要太长，自己把握度，能让人在几分钟内认识你。4有一个初步的职业规划
经常被问到一个问题，数据分析师或者数据挖掘工程师面试都问什么问题啊？特别是以下几类人群：
大家好，很荣幸接到CDA数据科学研究院的就业部老师的邀请，为大家分享一些关于应聘数据分析行业的岗位，在面试期间的个人感悟和技巧要领，希望可以对大家的找工作起到帮助。
最近流传一句话，不会数据分析的程序员，不是好程序员。 其实，不仅仅程序员，无论你未来准备从事什么职业：产品、运营、销售、HR、财务、金融、电商，还是做研发、系统架构，你都会发现，在数不清的岗位需求中，公司对数据分析的能力要求越来越普遍！ 有人说，毕业生学数据分析很占优势，因为学得快 有人说，毕业生没有工作经验是优势，可以直接上岗… 有人说，数据分析行业前景好，薪资高，是工作的好选择… 有人说，学数据分析永不过时… 但！数据分析到底是什么？离我们远吗 恰恰相反，数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹，大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，再看看我们每天在做的事情，上知乎、上微博、逛淘宝，上Google，所有的地方都是高度需要数据分析 数据分析当然重要，一般单位还是用excel表格在统计数据 而数据分析，就是就是将数据的价值最大化 借助数据来做决策，而不是盲目地拍脑袋
本人从事python工作已经有5年的历史了，最早大学里面接触python，毕业后开始从事python相关的工作，现在从事伪全栈开发：这里为什么说伪呢，因为我不光写web，还有运维开发，爬虫，数据分析，深度学习等我都写过，除了web开发稍微熟练些，别的也只是简单的会写，知道什么情况下用什么，学习没有捷径，唯有多写，多练，多想。废话少说，进入正题。
真诚的向大家推荐，《腾讯课堂数据分析师认证课程》，该课程也是腾讯课堂指定认证课程。专为在校学生、0~3年职场新人量身定制，真正体系化、专业化帮大家提升数据分析能力，成为大厂抢手的数据分析人才。 10种商业模型 面对不同的场景，应用不同分析模型解决问题 5W2H分析模型、AARRR分析模型、RFM客户价值模型、A/B 测试模型、用户分成模型、SWOT分析模型、购物篮分析模型、波士顿矩阵分析、生命周期模型、企业战略模型 9大企业项目实战 全程直播教学 每个项目均由多位专业数据分析师精心挑选，从数据到课程知识
周末应机械工业出版社邀请，我直播了一场关于Python数据应用的分享，这里把录屏和课件分享给大家，希望多多交流学习！
经常被问到一个问题，数据分析师或者数据挖掘工程师面试都问什么问题啊？特别是以下几类人群： 1、想转行做数据分析工作的朋友。 2、之前在比较小的公司做数据分析师，去大公司面试。 3、在校大学生。 在回答这些问题之前，先谈我的一个面试经历，记得之前我在一家小公司做数据分析师的时候，有朋友推荐我去一家大公司去面试数据分析师。当时我也在想，在面试大公司的数据分析师一定会问： 1、你做过哪些模型？ 2、用什么工具做的啊？ 3、你会或者知道哪些算法啊？ 4、数据量有多大？ ....... 但是当我去沟通下来的时候，
我小时候的理想是将来做一名数学家，可惜长大了发现自己天赋不够，理想渐行渐远，于是开始考虑现实，开始做一些人生规划，我一直在思考将来从事何种职业，专注什么样的领域，重新定义着自己的职业理想。我现在的职业理想，比较简单，就是做一名数据分析师。 1为什么要做数据分析师？ 在通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量（长期更是积累了大量丰富的数据，比如客户交易数据等等），据说到2020年，全球每年产生的数据量达到3500万亿GB；海量的历史数据是否有价值，是否可以利用为领导决策提供参考依据？随着软件工具、
我小时候的理想是将来做一名数学家，可惜长大了发现自己天赋不够，理想渐行渐远，于是开始考虑现实，开始做一些人生规划，我一直在思考将来从事何种职业，专注什么样的领域，重新定义着自己的职业理想。我现在的职业理想，比较简单，就是做一名数据分析师。 为什么要做数据分析师？ 在通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量（长期更是积累了大量丰富的数据，比如客户交易数据等等），据说到2020年，全球每年产生的数据量达 到3500万亿GB；海量的历史数据是否有价值，是否可以利用为领导决策提供参考依据？随着软件工具、数据
AI 科技评论按：人工智能、大数据的热度一直在延续。越来越多的企业把人工智能和大数据运用在自己的产品设计和长期规划中，相关职位的招聘待遇诱人且竞争火热；高校也积极扩展相关专业，培养出越来越多计算机科学出身的可用之才。
我小时候的理想是将来做一名数学家，可惜长大了发现自己天赋不够，理想渐行渐远，于是开始考虑现实，开始做一些人生规划，我一直在思考将来从事何种职业，专注什么样的领域，重新定义着自己的职业理想。我现在的职业理想，比较简单，就是做一名数据分析师。
尤其是在疫情防控期间，从各地相继推出健康码，到全国个人行程查询，在及时发现并定位确诊患者，进一步阻止疫情扩散方面，大数据和相关从业者都做出了不可磨灭的贡献。
笔者在脉脉上看到一条帖子：原来Java岗，自学一个月成功跳槽视觉算法岗。 这已经不是笔者第一次看到转行成功的程序员案例了，而大家的跳槽动机基本上都离不开，发展趋势、岗位高薪、职业兴趣。 计算机视觉 行业真相：竞争压力小，需求量极大 利用 计算机视觉技术，我们可以进行： 车辆检测：停车场、物业、交通管理 人脸识别：门禁防盗考勤、电子护照身份证、自动提款机、信息安全登录 医疗：检测红细胞等医疗辅助手段，提高医疗效率 军事应用：实例分割、类别判断等 所以无论你所处的领域是智能媒体、医疗、政务与金融或其他，都
2023年，产品经理已经进入到了3.0时代，不仅是从功能设计、数据分析，还要掌握黑客增长、AI技能，同时产品经理已经聚集到了头部平台，产品经理有了明确的职级、工作能力区分，所以如何制定自己的职业规划、产品技能学习路线，势必要在同行里面找到同行者。
最开始我是被Python吸引到的，当时隐隐有点往程序员方向靠。每天下了班到家就是4小时学习，最终报某课程被收割了2000智商税。
本人，去年六月硕士毕业，在上海一所以土建类见长的高校里跟钢筋水泥打了7年交道后，顺理成章进入一家央企设计院做岩土设计类工作，开启了职业画图生涯。
性格测试是一种通过系统的评估方法，帮助人们了解自己的个性特征、行为倾向和心理状态的工具。无论是在个人发展、职业规划，还是在团队合作中，性格测试都能提供深刻的洞见。那么，性格测试究竟是什么？它有哪些主要类型？如何解读测试结果？让我们一起探索性格测试的奥秘！
7月23日，人社部联合阿里钉钉发布了《新职业在线学习平台发展报告》，报告有两个核心思想： 83%的80后遇到过职业危机，79%的90后担心失业。 未来5年，物联网和人工智能人才缺口巨大，新职业人才需求高达千万。 这上千万的新职业缺口，无疑是为焦虑的80、90后们指出了风口的方向。我们大部分人，都完美的错过了社交、区块链、电商、甚至短视频的风口。 陈海青才30岁出头，负责阿里小蜜产品，他不断的进行技术创新，成为了阿里最年轻的P9专家，年入百万。 小编之前的领导，农村出身毫无背景，但是抓住风口卖掉了手里的比特
注：本公众号去年曾发表过一篇倪雪华的《三个月，从化工实验员到数据分析师》。讲述了作者通过自身努力完成行业转换的经历，并对入行数据分析所需技能和知识做了介绍。 入行后，雪华同学的职场之路突飞猛进。本文就
很多同学对数据分析感兴趣，也和自己在国内做数据分析师的朋友聊过，决定未来从事数据分析方向的工作。
最近有不少同学在后台问我数据分析的职业发展相关，这里先列一个简易大纲。它更多是以我所在的互联网行业展开的。
近年来，随着科技的飞速发展，编程不再是计算机科班专属的领域。越来越多的人意识到编程能力可以拓宽职业道路，因此有一大批非科班人士想要转入这一领域。本文将针对这一现象，为大家解析非科班人士如何成功转行成为程序员。
论坛君 “每天一个数据分析师”在第五期采访到的是一位萌妹子Yuki，她毕业于复旦大学，目前在上海从事互联网金融行业的数据分析，主要从事业务和用户方向的数据分析和研究。下面进入正题。 DA：您是如何入行
数据跟踪员：机械拷贝看到的数据，很少处理数据 虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师，这样的人，只能通过×××系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，只是机械的把自己看到的数据拷贝出来，转发给相应的人。这类人发出来的数据，是否有意义，怎么解读，他自己是不知道的，只能期望收到数据的人了。 2数据查询员/处理员：数据处理没问题，缺乏数据解读能力 这些人可以称为分析师了，他们已经对数据有一定的理解了，对于大部分数据，他们也知道数据的定义，并且可
1、数据跟踪员：机械拷贝看到的数据，很少处理数据 虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师，这样的人，只能通过×××系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，只是机械的把自己看到的数据拷贝出来，转发给相应的人。这类人发出来的数据，是否有意义，怎么解读，他自己是不知道的，只能期望收到数据的人了。 2、数据查询员/处理员：数据处理没问题，缺乏数据解读能力 这些人可以称为分析师了，他们已经对数据有一定的理解了，对于大部分数据，他们也知道数据的定义，
1数据跟踪员：机械拷贝看到的数据，很少处理数据 虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师，这样的人，只能通过×××系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，只是机械的把自己看到的数据拷贝出来，转发给相应的人。这类人发出来的数据，是否有意义，怎么解读，他自己是不知道的，只能期望收到数据的人了。 2数据查询员/处理员：数据处理没问题，缺乏数据解读能力 这些人可以称为分析师了，他们已经对数据有一定的理解了，对于大部分数据，他们也知道数据的定义，并
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