今天邀请了一位小姐姐舒梦做了春招DA岗位面经分享，文章经授权首发于公众号「数据管道」，以下为作者自述全文，希望对正在求职数据分析或准备跨行数据分析的朋友有些许帮助。
给CDA的小伙伴们打个招呼，介绍下您和您刚刚出版的新书，是什么原因激发了您写这本书的？
为培养高素质大数据分析与应用型人才，提升企业服务地方产业转型升级的能力。12月12日上午，商丘学院副校长单伟龙，商学院院长于世良，副院长袁凯，经济系主任孙双利与CDA数据分析师副总经理刘进，CDA北方区院校事业部总监任重开于商丘学院进行签约授牌仪式。
文 | KUNAL JAIN 翻译 | 沙拉丁 译文版权归翻译者和CDA数据分析师共同所有，转载请留言申请授权 每当我参加数据分析相关论坛或者在与学生交流的时候，经常会被问到两个问题：“我是一名在校生（或者其他），并且希望未来从事数据分析相关工作，我需要如何做？”或者“我希望在商业分析领域开启自己的职业生涯/转换自己的职业，为了实现这个目标，我需要如何做？”后来，我收到了通过在邮箱/社交媒体/评论里面与上述问题相似的多个提问。为了确保这些问题能被以一种最佳的方式解决。我认为最好通过写一篇相关的文章，从而
因为都是标准的代码，所以每次有学徒和实习生我都会让大家两次十几个数据集，凑成为了一个合辑：《1000个基因芯片表达量矩阵数据处理》：
今天分享一下交流群里海潮兄弟的「数据分析岗」求职与工作经验，以下是海潮兄弟的自诉，全文共4825字，6图，阅读大概需要15分钟。
听过我讲课的同学大概都听我说过这样一个观点：面试是面试，工作是工作。对应届生而言，面试往往不在乎你答题中体现的工作能力，更在意你在面试中表现出来的个人潜力。
数据分析师，他们是NBA球队的幕后指挥，选秀和引援都由他们掌舵。这是一个数据的时代，NBA也是如此。
点击上方 “蓝色字” 可关注我们！ 结合目前了解的信息和我的个人情况，从技术上我将数据分析和数据挖掘的从业分为两块：一是掌握基本统计知识，会用excel、spass、sas、matlab、r等基本软件，从事数据的简单分析和挖掘；二是主要侧重于计算机专业的技能，如数据库、机器学习，掌握sql、Oracle、 Clementine、c、c++、java、Linux、Unix、PHP、Hadoop、MapReduceHBase、Hypertable等，具有一定的理论和技术深度的综合分析和挖掘。 一般而言，前者适合
中青在线讯（实习生 周冯宁 中国青年报·中青在线记者 叶雨婷）4月20日，由大数据分析与应用技术国家工程实验室主办的“大数据分析与应用技术创新论坛2019——暨大数据分析与应用技术国家工程实验室2019年会”在北京大学召开。
这是一篇机器之心的招聘推文，tl;dr 直接拉到文末点击阅读原文查看职位信息快速投递或将简历发送至 lab@jiqizhixin.com 机器之心是国内领先的人工智能专业信息服务平台，通过媒体、活动、社区、数据库和研究报告等业务，为专业用户传递高质量信息及知识，为相关企业提供技术品牌传播、市场推广、专业洞见和决策辅助等服务，以促进人工智能技术发展及落地，推动产业公司的数字化转型和智能升级。 在机器之心媒体读者较为熟悉的媒体及活动方面，机器之心凭借自身积累的独特的内容原则和价值观，领先于行业的信息筛选、研究
我们做一个决策时，最重要的是什么？你的答案极有可能是“信息”。有了充分的信息，我们做决策才能更理性，犯错的概率才会减少。如果做多个决策，最重要的是什么？你的答案或许是“逻辑思维能力”。从众多的选项中综合各方信息，理清楚逻辑关系，而后做出一系列的决策。这听上去也是非常对的一个答案。那么，长时间的连续做决策，最重要的是什么？
经常有网友会对数据分析方面有一些困惑，并且咨询我该怎么办？并且经常是同样的问题，所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理，与大家分享，这里并非标准答案，仅作参考！ 欢迎提出自己对数据方面的疑问，将在
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
这是国外数据科学学习平台DataCamp成员写的一篇图文 8步 成为数据科学家。我们具体来看下有哪些学习内容和学习资源。
我今天分享的主题是一个数据分析师如何被滋养，思考我们如何从外界获得成长的资源，以及如何去培养自身成长的能力。 就我的经验而言，数据分析师还是分为四个阶段：助理数据分析师、初级数据分析师、中级数据分析师
作者：三金 大家好，我是三金 在秋招开始之前就决定要写一篇文章来记录自己的秋招的历程和各种坑，今天终于秋招告一段落了。 从6月30号投出的第一个简历到11月16号收到最后一个offer，一共139天。 其中遇到的各种经验和各种坑希望能和朋友们好好分享一下。 在今年秋招开始前，我还是过分乐观的觉得我自己一定能去互联网大厂。 但是随着秋招的深入，越来越发现今年的艰难，特别是数据分析岗位！ 个人认为还是过多优秀的国外留学生因为疫情的原因被迫回国就业导致的，他们原本能去谷歌、苹果等国外一线大厂，回国
是和我的背景非常非常match的技术产品，因此也抱有比较大的期待。但是可能因为面试时间拖得比较久，在hr面当天突然改为加一轮业务面，在这一轮业务面（三面）挂了。比较遗憾。
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。
大数据文摘翻译作品 编译：焦剑，康欣 校对：孙沁(Kiki) 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 OK, 这些步骤不是那么简单。但是，它们都是可操作的，并且大多数步骤都是
大赛简介 为积极探索科技主导的万众创新，上海交通大学网络信息中心作为“数字大学”和校园信息化建设的核心部门，携手EMC卓越研发集团，在校学指委、后勤集团等部门的支持下，将于2015年4月－5月举办“EMC杯智慧校园开放数据大赛”。比赛报名请登录Kesci.com，初赛形式为在线提交PPT格式的分析报告与分析程序，报名与提交截止日期为5月13日。将有10只队伍入围5月20日于上海交大展开的决赛。 开放数据大赛将积极探索打通校园和社会、打通各专业隔阂，在实践中挖掘数据的价值，探索大数据人才培养的新模式。大赛将
背景： 学校：211大学农科专业，本专业主修课程大概包括《园艺作物育种学》、《设施蔬菜栽培学》、《设施花卉栽培学》等等，估计是牛客垫底出身了吧。 实习：滴滴实习三个月，混了几个小项目，虽然有的没落地，
这是国外数据科学学习平台DataCamp成员写的一篇图文《8步成为数据科学家》。我们具体来看下有哪些学习内容和学习资源。
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（很少见到这么简单粗暴的回答，对新手来说还挺实用的。但我证明作者看起来确实是个软妹子╮(╯▽╰)╭ ，C君注） 1.数据分析和数据挖掘联系和区别 联系：都是搞数据的 区别：数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多= =。 2.怎么入门 请百度“如何成为一名数据分析师”或者“如何成为一名数据挖掘工程师”。英文好上Quora，不行上知乎，看看入门资料。 3.选哪些书 看入门资料给你提供的书，有电子版下电子版，没电子版买纸质书，花不了多
1. 数据分析和数据挖掘联系和区别 联系：都是搞数据的 区别：数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多= =。 2. 怎么入门 请百度“如何成为一名数据分析师”或者“如何成为一名数据挖掘工程师”。英文好上Quora，不行上知乎，看看入门资料。 3. 选哪些书 看入门资料给你提供的书，有电子版下电子版，没电子版买纸质书，花不了多少钱。 4. 用什么语言 数据分析：excel是必须，R是基本，python是进阶。SAS和Matlab
清华大学计算机系副教授 裴丹于运维自动化专场发表了题为《基于机器学习的智能运维》的演讲，现场分享了基于机器学习的智能运维目前面临的挑战和解决思路。以下为演讲实录，今天大概内容包括智能运维背景介绍、如何从基于规则上升到基于学习。 首先会做一个背景的介绍；为什么清华大学的老师做的科研跟运维有那么多关系？智能运维现在已经有一个很清晰的趋势，从基于规则的智能运维自动化逐渐转为基于机器学习了。再介绍几个跟百度的运维部门、搜索部门进行合作的案例；最后，还要讲一下挑战与思路。 一、智能运维背景介绍 谈一下参加这次大会
你是一个在校学生，上着自己喜欢或不喜欢的课，闲来无事，你打开知乎，看到了数据分析话题，你下定决心要成为一个数据分析师，你搞来一堆学习资料和在线课程，看完之后自信满满，准备去投简历，然后发现不清楚各种工具和模型的适用范围，也不知道数据报告需要包括哪些内容，面试的感觉就是一问三不知……
最近常听到的一个观点是，未来十年内 AI 可能会取代 50% 的工作岗位，但早 AI 一步取代你的，可能是邻桌懂数据分析的同事。很多人掌握基本的 Excel，但你真的懂数据么？
这份实习要求主要考察通用型的业务问题、过往的项目经历、价值观和软性技能。对于这个职位，以下是可能需要具备的能力和特点：
其实销售并不是大家想的那样，在路边向陌生人推销东西，互联网公司的销售对数据的依赖比我们想象的要大得多。提高销售人员拜访效率的秘密武器就是对庞大的客户群产生的数据进行分析，进行用户画像，从而有针对性的拜访，很多大公司的销售支持岗位明确要求有数据分析能力。
经常有网友会对数据分析方面有一些困惑，并且咨询我该怎么办？并且经常是同样的问题，所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理，与大家分享，这里并非标准答案，仅作参考！ 欢迎提出自己对数据方面的疑问，将在此篇将持续更新，敬请关注。 -------------------我不是完美的分割线----------------- Q1：大数据是什么？ ---- 答：从海量的数据里进行撷取、管理、处理、并整理之后，获得你需要的资讯。大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Valu
笔试简单聊一下吧~我记得好像是4部分，第一部分是简答题，一共3题，都是业务分析，第一题是数学计算，好像是一款app，给了第一天日活，目标是30天后日活达到D30，第x天的留存率是Rx，要推出这30天内日均新增人数表达式；
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
数据分析师在求职面试前整理出一份精美的简历是成功的第一步，前面介绍了如何选择正确的简历模板，没有实习、工作经历如何补充项目经历，这个章节主要会介绍数据分析师制作简历时需要掌握的四个小技巧。
目录： 大数据分析的五个基本方面 如何选择适合的数据分析工具 如何区分三个大数据热门职业 从菜鸟成为数据科学家的 9步养成方案 从入门到精通—快速学会大数据分析 一、大数据分析的五个基本方面 1.可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2.数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格
这句话在职场中已经被说了很多遍，包括一些数据科学家也经常在公开场合说要做到高于业务视角，因为管理层确实都是通过公司的数据来进行决策判断的。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 什么是数据分析师最重要的技能？应该是比任何人都懂业务。 这句话在职场中已经被说了很多遍，包括一些数据科学家也经常在公开场合说要做到高于业务视角，因为管理层确实都是通过公司的数据来进行决策判断的。 数据分析师日常提供的月报是公司管理层决策的重要依据，提供什么数据、从什么角度来阐述都非常关键，要根据客观事实进行专业性指导。 业务方不能做数据分析工作，因为业务方在分析数据的时候可以从某个对自己有利的视角进行阐述，可能会有失偏颇。 关于什么叫高于业务视角，有人认
但如何能成为一个数据科学家呢？ 首先，各个公司对数据科学家的定义各不相同，当前还没有统一的定义。但在一般情况下 ，一个数据科学家结合了软件工程师与统计学家的综合技能，并且在他或者他希望工作的领域拥有大
在业务设置中，数据可视化工具可以帮助可视化业务流程生成所有数据，并创建仪表板来跟踪几乎所有的内容。数据可视化工具还可以完美地使用特定事件、项目、分析和信息的数据创建图形。
🔍 首先，深入了解IT行业的各个分支，如软件开发、数据分析、网络安全、人工智能、UI/UX设计等。通过阅读专业文章、参加线上讲座、咨询行业人士等方式，了解各领域的具体工作内容、发展前景及所需技能。🔍
抱歉大家，由于我的时间安排失误，这几天的推广连续集中在一起了，的确有点频繁，请大家谅解。这次推广是介绍来自优达学城的一门数据类课程，优达的课程质量一向是非常高的，这次也不例外，如果大家对数据分析感兴趣，推荐大家看一下~
如何成为一个数据科学家？不少刚刚接触这个领域的探索者都在寻找一条尽可能正确的道路。 OK, 这条道路确实不是无迹可寻的。虽然并不简单，但是，通过科学的规划和足够的时间投入，数据科学家可以通过很少的花费炼成。 接下来的这张精美的可视化长图从什么是数据科学家说起，然后详细介绍炼成数据科学家的8个步骤。拿好不谢~ 首先，什么是数据科学家？数据科学，是一个多学科知识的交集，甚至包括黑客技巧。数据科学家，是比软件工程师更擅长统计学，比统计学家更擅长软件工程的人。目前，数据科学家的典型教育背景是：高中5%，技校5%，
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
去年秋天，Python 软件基金会和 JetBrains（捷克的软件开发公司，Python语言编辑器 PyCharm 的开发公司）共同开展了对 Python 开发人员的调查，最终收集了 150 多个国家与地区的 2.4 万名开发者的调查问卷，并得出如下报告。
OK，这条道路确实不是无迹可寻的。虽然并不简单，但是，通过科学的规划和足够的时间投入，数据科学家可以通过很少的花费炼成。
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