入职阿里巴巴 | 10个转折点成功入职数据分析师!

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作为一名热爱数据分析、通过努力拿到心仪offer的学生,是许许多多通过努力实现目标的学生中的普通一员。一路走来,我把自己的经历按照时间线写下来,中间穿插我的经验,在记录自己工作的同时,希望能给想要进入数据分析师岗位的学弟学妹们一点点的小收获。整篇文章会有些长,不过对于入职数据分析师非常有帮助,希望大家能够认真看完哦!

1. 本科4年,初识数学建模,爱上统计

关键词:数学建模、大数据时代

从小就特别喜欢数学,高考146,大一时特别顺理成章的参加了数学建模的校内比赛,接着一直到大三,参加各种数学建模比赛。大二时拿了大学生数学建模省一等奖,大三拿了美国大学生数学建模比赛一等奖。直接引导我想走数据这条路的,是我在大二时修的统计学基础的课程,老师讲得特别好,上课时讲解样本、抽样这些概念时,我听得津津有味。那时,第一次听说了啤酒与尿不湿的故事。接着,上网百度了大数据时代,好嘛,说行业欣欣向荣,人才需求旺盛,好嘛,哥来了,无论如何要投入大数据的怀抱!

对统计的基础知识还是有的,SPSS能给熟练使用,由于数据建模比赛,小小的学了点matlab、sas,不过现在还没整太明白(哥可是负责建模和写论文的好嘛!)对于SQL完全没概念。

2. 信息管理专业

关键词:数据挖掘概念与技术、统计学

当时的梦想就是去阿里巴巴工作,原因很简单,离家近、海量、超级有价值的电商数据,马云大大,等我!

研一课程特别多,那先好好上课吧!过去1年多,几乎所有课程内容我都忘记了(囧)。唯有2门课程认真听讲了,其一是我们院长叶强老师讲的数据挖掘,推荐教程是《数据挖掘概念与技术》,韩家炜老师写的,行业大拿啊,数据分析、数据挖掘行业的入门书籍呀!

那时候知道了k-means聚类、神经网络、关联规则这些牛逼哄哄的算法,嗯,搞数据的大概就是做这些的吧,听起来还有点小激动呢!扎扎实实的又把统计学的基本方法学习了一遍,相关分析、回归分析、时间序列、多元回归、logistics回归,然后每2周一次的上机实验,拿数据用SPSS、Excel分析,实际的操作了数据分析。

3. 学习,积累,陷阱,进步

关键词:学习、定位

我们专业毕业做据分析师这个岗位的还是少(我们专业可是叫信息管理,去ERP公司比如SAP才是王道)。只能在网上搜索。

首先,我知道了中国统计网,这是个不错的网站,关于技术的、业务的、统计基础知识的,都有,对于我要成为一名数据分析师很有帮助。

再然后,我在知乎上搜索后,我就跳到了一个大大的坑里面,陷入了无穷无尽的python和R学习中,导致对于我,有点本末倒置。以为数据分析师是整天用python和R写各种高大上的代码的。

但实际上,这是因为现在业界对于数据分析师、数据挖掘师、算法工程师这几类岗位的界定不清楚。但就以我现在3段数据分析师的工作经历来看,这三类还是可以很清楚的区分开来的,也给学弟学妹们提个醒,找好自己的定位:

1. 数据分析师,主要技能SQL、Excel、Python,从数据库里写SQL语句得到数据,然后在EXCEL里加工可视化后做成报表或者报告,利用你的商业敏感度,给出可靠的结论。听起来很简单是不是,但这其中需要的商业敏感度,确是最需要积累的。
具体方向有3个:数据产品、决策支持、数据运营。其中,数据产品 PK需求把控&项目管控能力;决策支持 PK商业sense(例如做营销,360网址导航这种每月几百万的框架到底要不要签?);数据运营 PK提炼特征能力综上,你会发现在互联网公司,数据分析师要处理的问题,跟营销、产品、运营一样。
2. 算法工程师,主要技能数学功底+统计功底+实打实的写代码能力+看论文读最新算法论文的能力。要求相当高。对应岗位推荐算法工程师、搜索算法工程师、文本挖掘、语音识别、图像处理这类算法工程师。
比如阿里,做推荐的算法工程师基于访客、商品、商家的在线、离线信息等等数据库的数据,来得到一套推荐的逻辑,通俗点说,怎么给出个公司,给每个商品算个得分,排列出来给买家看到,买家会想要买更多的商品。
而这背后的算法,其实市面上大部分机器学习的书都覆盖不到,是需要算法工程师基于算法基本功(数据结构、核心算法范式)+商业感觉(业务逻辑、综合行业运营、分析师的假设经验)+利用数据不断的实验迭代得到最好的结果、获得参数、还要担心本身样本不随机带来的系统偏差等等问题。

4. 研一寒假,第一次实习经历

关键词:第一次实习

对于找工作,我很着急,生怕找不到工作,于是乎,快寒假的时候,那时候我才转专业1个学期哟,我就开始在网上投实习简历了,我在拉勾网上投的简历。

是一个创业公司,主营业务是数据驱使的营销策划公司。跟我还挺对口的,营销和数据的结合嘛~获取数据的主要途径是网络爬虫获取,分析方法是文本数据挖掘。举个例子,当时我在的项目组是电动汽车的销售现状分析。首先,了解到汽车之家等汽车论坛是汽车类数据的一个非常重要的来源,论坛上包含口碑、价格、评论等数据,非常的全面。

于是,团队里面的一个计算机专业的博士,就负责用网络爬虫,把数据爬取下来,然后我们用公司自己写的一套软件进行分词,然后词频统计,词条关联分析,然后blabla的给出一套分析结果,然后blabla的给出营销解决方案。就酱紫~

实习了大概1个月,就过年了,然后我就回家了,挺对不起老板的!

5. 调整学习方向,学习数据库和SQL

关键词:SQL、调整方向

经过第一段实习,以及我百度的有关数据分析师的文章,我知道了数据分析师要求的精髓:业务理解+SQL、Excel、Python等技能,于是乎,我开始调整了我的学习内容:重点了解如何对一个公司的业务进行分析、SQL语句、Excel提高。

6. 课程基本结束,我去北京找实习

关键词:投简历、面试

研究生课程基本在2015年4月就结束了,我非常着急找实习,始终认为实习才是找到好工作最重要的敲门砖(事实证明真的是如此!)于是乎,我又开始投简历,拉勾网,应届生招聘网(我投简历的途径比较单一,其实找学长学姐推荐也是非常不错的一个选择!)投了大概有20家吧,城市都是北京,岗位都是数据分析师。

于是我和面试官沟通,把面试都安排到一周内,于是我就到北京参加一连串的面试了。

1. 美团外卖的数据分析师:面试前还进行了一轮笔试,考的是纯纯的SQL题目,当时我SQL还不是那么熟练,不太确定的发给我的同学让帮忙看一下,哈哈~~然后面试时候的流程很规范化,看看笔试题、介绍自己、介绍项目、对美团外卖了解不了解、和其他的竞争对手对比怎么样(这个问题真的挺重要的,很多面试官都会问,答案也能扩展他们的思路啊,多一举多得的好题目呀)。

当时因为我真的不知道面试的部门是外卖部门,所以回答的不太好。最后问我有没有什么问题。我问了:平常分析工具都有哪些?其他忘记了。

2. 联想的用户研究:电话面试,很常规。

3. 百度商务搜索部的数据分析师:3轮面试。第一轮,主要让我介绍自己的项目,第一轮面试官是校友,我还尝试套一下近乎,心中窃喜。第二轮,问了我许多算法的东西,让我现场画神经网络的示意图,让我写k均值聚类的建模过程。

硬着头皮把我知道的一点点写了下来。然后就是问我有什么问题吗?我回答:没有什么问题了(我是真的不知道问什么呀!!!)好了,居然还有第三轮。

面试官直接把电脑给我,给我一个数据,让我写一段程序,实现分组······听起来很简单对吧,我尝试用了python,毕竟我还是买了几本python书学习过的,但是吧,学了等于没血,我写不好······至此,我知道,肯定没有希望了。

(不管是实习还是正式工作,公司招聘人员都希望招到一个马上上手就可以做事的人,你不会,那对不起,再见;一定要根据自己的技能来对应岗位投递,要不然,只能是浪费时间)

4. nice:以前我根本没有听过nice。投岗位的时候也是不经意,可能是看到薪资很高吧(6k,其他公司都是100块/天,工资能给这么高的公司,应该还不错吧)。

在北京的时候,HR打电话过来说,boss觉得我说的3个月实习时间太少了,问我能不能延长到5个月,如果不行,那就不匹配了。当时的我,毫不犹豫的说可以啊!(其实说真的,实习3个月,公司的培养成本很高的,实习生也学不到什么东西。

但是对于我们学生来说,很难有3个月的整时间来实习。所以,一旦问到实习时间的问题,如果你真觉得这个岗位不错的话,一定先要答应说可以实习3个月,毕竟我们找工作不容易嘛,嘤嘤嘤,不要骂我···)然后HR说,好,他再跟boss商量下。我说好。

然后我就回学校了,某天约好晚上8点钟电话面试。这是一次非常好的面试和一次非常棒的实习!

面试主要问3部分:

(1)我自己的项目介绍。

(2)SQL语句。左连接、右连接,各种查询。

(3)对nice这个产品的分析。全程面试官非常专业,问的问题很有水平,语气非常谦和,反正就是舒服!面试结束,等结果,第二天通知过了,问我什么时候能去实习。

一个星期后,基本上结果都下来了,拿到了nice、美团、联想的实习offer,选择去nice。

7. 从5月到9月,踏实学习工作的5个月

关键词:nice、《数据挖掘与数据化运营实战》、SQL

回忆这半年,思绪万千,总结来说,付出就有收获!我在nice的技术部门的数据组,做数据分析师,满足运营、市场等部门的数据需求,自己根据对业务的了解做数据分析。

前2个月,我认真学习,阅读公司的学习资料,熟练写SQL,运用Excel,阅读书籍,推荐几本书,《数据挖掘与数据化运营实战》,《数据化管理》,《谁说菜鸟不会数据分析》,值得数据分析的实习生们反复阅读,提升对业务分析的理解,也足够应对面试官们给出的业务分析的题目。

再2个月,潜心学习python,希望能用python解决Excel处理不了的海量(上百万、上千万条)数据,并且提高我的工作效率,毕竟我在的是技术组。

从6月开始,我就开始潜心准备阿里巴巴数据分析师的内推了。阿里巴巴是我一直非常想去的公司。在7月底8月初,陆续参加了3轮技术面试+1轮HR面试,拿到内推的offer。

然后非常幸运的是,8月初参加了nice一年一度的国外旅行,去了日本!好公司呀好公司!8、9月份已经能够比较自如的应对工作的需求。认识了一个非常好的领导,一群非常棒的小伙伴,特别开心,离职的时候特别舍不得大家。

8. 我是如何准备阿里内推的

关键词:阿里巴巴7月内推、充分准备

阿里内推大概是7月底开始,我找了我公司的同事的同学帮我内推(只要是阿里巴巴的员工都可以帮忙推荐,可以联系自己在阿里巴巴工作的学长学姐帮忙推荐,或者联系我也可以^_^)。内推一般都是电话面试,可以自己选择城市的,成本低、可选择,多好!我投了数据分析师的岗位、工作地点在杭州或者上海。

7月20号左右收到了第一个面试电话(当时我们班里几乎所有人都投了阿里巴巴,很多人陆陆续续都收到了第一轮电话,我当时很失落,难道第一轮面试都没有我吗,好惨!后来证明是,每个招聘的部门时间会不一样,根据自己部门最近工作紧张与否来决定,如果你对自己有信心,耐心等候即可。)

古话说,不打无准备之仗,我有一个好习惯:提前做好准备。比如,准备阿里内推,我写了一份10000字的文档:

1. 按照我自己的思路,按照比较口语化的文字,整理好我的每个实习经历、项目经历、比赛经历,保证一旦问到介绍自己的经历时,就可以非常思路清晰的、流畅的回答出来。
2. 准备好淘宝分析相关的问题,比如我准备了:数据技术及产品部介绍、淘宝数据分析工具有哪些、淘宝数据产品技术架构、淘宝监控的数据、中秋淘宝月饼购买报告、淘宝店铺流量来源与构成、手机淘宝用户行为分析、淘宝数据分析:基础方法、母婴数据分析、我对数据分析师的理解、淘宝100指数等这些问题。

事实证明,这些问题极大地扩展了我回答面试题目时候的思路,有的还是完全一样的题目,提前准备好,保证面试时胸有成竹,不慌不乱!

3轮技术面试基本的步骤都是:“介绍自己的项目”+“几个淘宝业务分析的题目”+“你有什么想问我们的吗?”这样的顺序。第一轮面试我的是我现在的主管,P7;第二轮面试我的是我们部门的大boss,直接汇报逍遥子的;第三轮是交叉面试,北京打来的电话,至今不知道是哪位师兄。

第三轮技术面试回答的不太好,就默默等HR了,那时候去日本玩去了,把手机丢给了我同学,如果HR打电话了,那就是基本能够录取了(我听说,只要接到了HR面试电话,基本上就是能够录取了,除了一些价值观特别不相符的)。那天晚上看手机突然有个我同学的未接电话,花火大会也没参加就赶紧回酒店回电话了,内心那个激动啊!HR居然首先问了我现在会的技术、用的工具,然后问我以后的职业计划,为什么想来阿里,我就回答了。

然后回国后,1周内,收到了录取电话,告诉我过几天发邮件,内心狂喜!

9. 拿到阿里offer之后

关键词:努力就有收获

拿到offer后,感悟良多,煲了好多碗鸡汤:“愿望还是要有的,万一愿望实现了”、“努力就有收获”、“努力的人一直很幸运”!

毕竟每天工作学习到11点、每周来回在北京和学校之间火车来回的日子,容易让人成长!

当然,高兴之后是另一段旅程,要继续好好学习了!

回公司好好工作,9月初回校开学1周,象征性的参加了些宣讲会,然后9月中旬离职,回家过中秋节,我的第一份正式工作就这样定了。

10. 尘埃落定

现在的我已经入职了阿里巴巴数据分析师的岗位,实现了自己目标的感觉真好!

我总结我的这一路就是:

找定位——练技能——实习再实习——定工作,多学习、多阅读、多沟通。

希望学弟学妹们最终能够获得心仪的offer!

来源:中国统计网

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