我愿称数据分析是今年求助的荒漠！！！！双非渣硕 春招加上银行的金融科技和一些数据库开发的岗位一共投了70家 直接到了一个数分的offer…… #实习#  #春招#  #数据分析师#  #工作#

有无校招上岸数分的，大家的薪资待遇都咋样呀，求问问

有找到数分的应届生小伙伴吗，感觉自己的薪资好一般，大家的都是多少呢……

#数据分析师#  #实习# 分享一下数据分析必会的东西：1. sql必回，可以多做一些牛客网上的sql专项训练，把所有简单题和中等题做了就能应付工作和实习的取数需求。2. sql，python菜鸟教程必会，要掌握的很扎实3. 各种BI，power BI，tableau这类的可视化工具必须熟练，工作以后主要产出内容是以数据可视化展示出来的。4. 机器学习有监督，无监督算法必须掌握。以及各种衡量指标，准确度，召回率，mse，mae，rmse，f1-macro等 。 必须学会调参！5. 多看看相关数据分析的书，看看分析数据的思维，纵向和横向的思维。 A/B test也是要了解的。 数分对业务的理解很重要！

本文面向偏算法的数据分析，对偏业务的数分可能没有参考性 数据类的相关工作真的是太难找了，去年找实习的时候从3月份就开始投递简历一直到6月底才收到一个暑期offer… 可能也是第一次找实习，之前没有任何的实习经历，所以很多公司都会嫌弃我之前没有实习… 我后来总结了下上岸技术类数据的实习的关键要素： 1. 学历 我在找数据类相关的工作的时候，清一色研究生，到现在为止已经开始正式工作了，周围很少很少有本科生从事数分/数挖/数科这种偏算法相关的工作。 如果是双非本科的话，我还是建议换个赛道的，这条路今年来看是很难走的… 2. 简历: 包括 个人...

该不该battle薪资 1. 招聘网站上的最低薪资其实就是真实的薪资。 举个例子，招聘网站上薪资显示3k-8k，其实也就是3k, 或者上浮1k左右。但是实习的时候薪资多少真的无所谓，主要是看这个实习的含金量如何！battle薪资应该是正式找工作的时候哦！实习，在企业眼里就是打杂的，他们想要廉价的劳动力，我们想要一份实习机会，仅此而已！ 2. 可以在市场上看看目前自己的岗位平均薪资多少和年终奖是多少 确定了这些之后，心里大概有个数就行！ 什么时机battle薪资？ 秋招或者春招的时候，大多数情况下都是一面是技术面，可能二面...

作为在职场待过1年半的我，到目前为止还是非常喜欢自己的工作。我认为找到一份适合自己并且也喜欢的工作真的是太重要了！然而，我是到了大四才发现自己喜欢的是啥，并且在研究生阶段才完完全全确定自己是真的喜欢这个方向。实话讲在这个阶段才确定自己喜欢做的事情确实有一丢丢的晚了，毕竟要自己自学好多东西并且努力去找相关的实习。虽然现在我也顺利毕业并且也找到了满意的工作，但是回忆大学的四年还是隐隐觉得由于缺少明确的奋斗方向显得有些虚度光阴了（emo中...） 俗话说选择大于努力， 确定好了真正适合自己的方向才会事半功倍！那么我是如何确定下来自己的方向呢？ 1. 学会看自己的成绩单 ...

实习确实重要‼️ 其实实习是真的太重要了！如果我们学校很一般，手里又没做过项目，也没参加过竞赛，论文也很一般的情况下。实习真的确实是求职路上给我们添彩的一笔。但是现在特殊情况的当下，如果找不到实习也千万别摆烂！ 项目经历也很重要‼️ 一定要自己找项目做，这样子简历也不至于那么的空。 其实项目可以包括我们之前的小组作业，课程设计，group work的那些东西。 如果找不到实习可以把手头做过的项目使用不同的技术复现或者优化一下，思考一下改进的办法并实现。 这样子也算是一个比较成熟的项目，面试的时候也会对项目里被问到...

不知道那些说0实习也能进大厂的人居心何在😂 是想让大家都别找，这样就没人和他竞争了嘛😂。 作为去年找算法和数分实习的我，亲自体验到什么叫找实习还要实习经历的惨烈现状。 以及，作为校招成功上岸数挖岗，部门就根本没有0实习的人好吧。 😂

没有实习会怎么办： "没有实习你也会拿到很好的offer的，大厂随便挑，月薪2万都是白菜价。 " 这篇文章的目的是鼓励大家在校期间多利用寒暑假或者学业轻松的学期多找找实习，这样子对未来就业很有用的。 而不是贩卖焦虑。 工作本来就是竞争激烈的，如果学历不是很够的话，实习经历项目经历就是能力的代表。 好话谁也会说，可是真的会有企业花重金雇佣一个平平无奇的小白一只嘛。 以及 offer 确确实实都能拿到的，但是想要税后也能过万真的不容易。  如果你觉得你很优秀，不实习也能找到非常优秀的工作，那么你真的非常优秀，也确实不用看我们普通人的心路历程了。 ...

数据分析的基础需要 需要的背景：基本都要985/211/重点本科或者硕士毕业生 需要的专业：计算机科学与技术/统计学 需要的实习：数据分析/数据建模/算法（必须要有实习经历，否则秋招春招的竞争力会很小） 需要的项目经历：需要至少2-3段项目经历（不管是课程设计还是小组作业都可以算项目经历，但是一定要真的是自己做的，写在简历上的一切一定是会的，做梦都会的那种） 城市需求：集中在上海和北京，其他城市比较少 所需企业：互联网大厂，商业股份制银行，中小厂。 数据分析的类别 求职市场上数据分析包括两种：业务型数据分析，技术性数据分析 两者的考察方向如...

数据相关： 项目中不平衡数据如何处理 项目中数据量的大小 项目中数据的特征介绍 什么是hard样本什么是easy样本 机器学习相关： Boosting 和 bagging的区别 决策树的分裂的计算（ID3, C4.5,CART） Adaboost 和 GBDT 的区别 Adaboost 和 GBDT的损失函数 Xgboost 和 GBDT的区别 Boosting 和 Random Forest Tree 的区别 梯度下降和随机梯度下降的区别 逻辑回归，svm和树模型的区别 项目中为什么选择GBD...

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