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淘气的里根在刷代码
门头沟学院 管理科学与工程类
发布于重庆
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@还是用小北吧:
数据分析 | 零基础学习路径分享
—从找实习到秋招,经历了50+场面试—学习路径的前后顺序,是根据面试的被考察到的可能性,大致排序的—适用于偏向业务型的数据分析师 SQL• 学习教程b站未明学院的mysql教程(p)+“LittonLei”的窗口函数听课做笔记+牛客网-在线编程SQL篇-前三篇来找当天学习内容的题目,进行巩固 • 学习目标掌握窗口函数、表联接、日期函数等重点题型; • 建议视频看完后,每天留段时间刷题—牛客网的"SQL大厂面试真题";刚开始刷综合题目错很多很正常,稳住,多看牛客评论分享的简便思路,有些常考题目如留存率等有对应解题思路,这个我也有自己总结过。 统计学• 学习教程学过概率论、数理统计课程的同学,找教材书/相关书籍读一遍(比如贾俊平的统计学等),捋清楚知识的关联性,重点总结就好;没太接触过的同学搜下统计学视频,找个别太长的每天看几p就好,比如可汗学院• 学习目标掌握数据描述(中位数之类)、概率分布、参数估计、假设检验、大数定理即可• 建议个人觉得被考得比较少,但是统计学是整个数据分析的基础,所以自己做好知识整理归纳更重要,总体来说这部分有基础的同学耗时不用太长 业务产品思维• 学习教程猴子书-数据分析思维人人都是产品经理牛客或小红书面经• 学习建议-看书一遍,了解常用的数据指标,人货场、漏斗等业务思维模型;-总结常见的业务题型,包括异常归因、指标体系、费米估计、ab实验等题型,可以借助人人都是产品经理这个网站或者小红书的一些分享,这种经典题型日常实习特别喜欢考察-刷面经,先看有答案的那种,可以看怎么复用第一步学的思维方法,接着广泛刷面经,摸索出答题感觉,我自己也是后期就总结出了一些不太典型但又比较爱考的业务场景,比如评估效果、策略下探等PYTHON基础操作和数据处理• 学习教程视频-鱼C-小甲鱼的python基础课程书籍-PYTHON数据处理 • 学习目的基本数分考察的话,重点掌握numpy和pandas的重要操作语句就好,可视化那个库我基本没被考过 • 学习建议学过R语言,或者其它编程语言的话,python还是比较好上手的,笔试经常出,面试我很少被考到机器学习• 学习路径(原理)经典机器学习算法,先去b站搜索个半小时内的讲解,大致明白原理,再百度算法+面试常考题我之前本科和读研都有接触过,这个算是应试重新捡起来,但我觉得小白这么入门好像也可以,优点就是很快,基本一上午一个算法原理就能明白了(实操)可以通过b站视频或知乎搜索该算法,找相关数据集和代码来学习• 学习目标掌握经典算法如svm、逻辑回归、树模型(决策树、随机森林)等• 学习建议这偏向于数分的准备,因此没写得太深。简历上如果想突出,最好准备个相关的项目或者实习细节,比如我面稍微技术些的岗,就会放上我的比赛项目。 • Excel和Tableau-如果找实习,是不太重要的技术栈,excel面试前可以准备下vlookup函数等;-如果是春招、秋招,可以趁有空,再精进下,我觉得实际工作还蛮有用的,也可以加进简历中,比如某个项目的可视化是用tableau来完成的气泡图等,这两个我也是做实习的时候为了工作再自己深入学的,真正面试基本没被问过。
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