2020我的秋招总结帖 [数据分析岗] | 面经集合

博主记录了从7月至10月的秋招历程,分享了数据分析岗位的面试经验,包括多家知名企业的笔试题、面试流程及心得,如腾讯、拼多多、哔哩哔哩等。同时,还提供了备考资源和自我提升的建议。

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开个帖子,记录秋招漫漫路~✨

我的总结帖在慢慢收尾啦,7月-10月,一路写总结,回头看,还是有一些值得说的。

💡如果我的总结对你有帮助,请点赞👍支持,谢谢!!!

✨「我的准备」
序号文章
1面试前,我都做了什么?—— 秋招血泪史总结1

❤️「我的面经」,持续更新中~
序号公司题目
1富途量化分析笔试题合并两个有序数组,并排序 [Python]
2拼多多2020学霸批数据分析师笔试题
3腾讯数据分析(提前批)面试编程题 —— 圆桌会议(约瑟夫环)
4腾讯数据分析(提前批)面试第一轮
5哔哩哔哩数据分析师面试第一轮
6拼多多学霸批数据分析师笔试 —— SQL整理
7哔哩哔哩秋招数据分析师一面 —— SQL整理
8商汤科技智慧城市-数据运营工程师笔试题
9【Offer】 ThoughtWorks2020校招-国内-软件测试工程师笔试+三轮面试
10京东京东2020校招数据分析工程师 —— 选择题盲点整理
11我没参加一道阿里数据分析岗的秋招SQL题
12美团点评美团点评2020校园招聘商业分析师一面
13富途富途20届秋招数据分析笔试+一面
14富途SQL
15京东京东2020校招数据分析工程师二面
16微众微众银行笔 SQL整理 —— 列转行
17微众微众银行2020校园招聘数据分析岗(风险管理方向)一面
18深航深圳航空2020营销委营销大数据分析
19【Offer】华夏银行2020华夏银行深圳分行管培生笔试+两轮面试
20中信信用卡中心中信卡中心校园招聘风险管理类一面+二面
21腾讯腾讯2020正式批市场研究群面
22【Offer - ssp】OPPOOPPO 2020届数据分析笔试+一面+二面+HR面

💦「我的努力」,持续更新中~
序号内容
1牛客网SQL实战二刷 完整解析 —— 目录索引
2数据分析真题日刷 —— 目录索引
3剑指Offer [Python] -—— 目录索引
4机器学习 —— 目录索引
5逻辑智力推理题日刷 —— 目录索引
6排序算法理解 —— 目录索引

🍑碎碎念

—————— 2019.8.28

最近在博客的评论区认识了一些并肩奋战的小伙伴,有朋友说每天都来看我的博客,也有朋友认真实现我的代码后及时指出错误,有朋友也会和我分享他的面经 说是回报我一直的分享,还有朋友会评论提出需求想看我更新什么内容~ 这些都是我最初的最初没想过、也没想到的。今天,第一次粉丝数量超越了原创数量,评论区也多了很多交流和鼓励,不再是我一个人不停的写不停的学。我就是很开心,起初自己写给自己的博客,竟然发挥着一点点的影响力,认真的付出被大家认真的对待。嘻嘻,谢谢你们。


—————— 2019.9.4 ✨Good things will come ~

你不知道收到这张卡片的我当时内心翻腾得有多厉害,暖流从心底涌上,直接泪崩。
在这里插入图片描述

我和舍友把它贴在门后,每每需要力量的时候,就再读一遍,'Good things will come’ 是我们所有的信念。

想起一句话 —— 「所有的事情最后都会是好事,如果现在没有,说明还没到最后」。

最后,在哪儿呢?


✨Best Wishes

去年分享求学面经的帖子,最近又开始断断续续收到留言。

才发现去年帖子的最后一句话,也送给今年秋招的自己~和你们~


在这里插入图片描述

如果我的总结对你有帮助,请点赞👍支持,谢谢 ~

### 数据分析方向秋季招聘试经验 #### 准备阶段 对于希望进入数据分析领域工作的求职者来说,充分准备是成功的关键。利用在线资源和技术平台来提升技能至关重要。推荐使用 LeetCode 和 牛客网这样的试题库与练习平台,这些网站提供了丰富的数据科学题目以及算法挑战[^2]。 除了编程能力外,理解计算机网络的基础也是必要的,特别是 OSI 七层模型和 TCP/IP 协议栈的工作原理及其应用场景,这有助于处理实际工作中遇到的数据传输问题[^4]。 #### 技术谈要点 在技术试环节中,通常会考察候选人对统计学、机器学习基础知识的理解程度;SQL 查询语句编写熟练度;Python 或 R 编程技巧;还有就是如何运用 Pandas, Numpy 等常用库来进行高效的数据操作。此外,能够清晰表达自己的思路并展示解决问题的能力同样重要。 #### 行为谈建议 行为类问题旨在评估候选人的软实力,比如团队合作精神、沟通能力和解决冲突的方法等。提前准备好 STAR 法则(Situation, Task, Action, Result)的故事框架可以帮助更好地应对这类提问方式。 #### 实战演练 为了增加实战感,可以参加由第三方机构提供的模拟试服务或是加入专业的交流社群,在那里可以获得来自前辈们的宝贵意见和支持。同时也可以考虑接受职业咨询服务,它们往往拥有行业内的人脉关系网,可以通过内部推荐渠道获得更多的机会[^1]。 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设有一个CSV文件名为"data.csv" data = pd.read_csv('data.csv') # 对数据集做一些基本预处理工作 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop(columns=['target']), data['target'], test_size=0.3) print("训练集大小:", len(X_train)) print("测试集大小:", len(X_test)) ```
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