大數(shù)據(jù)分析是一個有吸引力的領域。這是有利可圖的，您有機會從事有趣的項目，而且您總是在學習新事物。因此，進入大數(shù)據(jù)分析領域極具競爭力。開始大數(shù)據(jù)分析事業(yè)的最佳方法之一是通過大數(shù)據(jù)分析實習。
在大數(shù)據(jù)分析實習生面試題庫中，我們將研究所需的一般知識水平，典型面試過程的組成部分以及一些面試問題示例。注意，強調“通用”一詞是因為具體情況因公司而異。
大數(shù)據(jù)分析實習面試會有什么期望?
大數(shù)據(jù)分析實習面試和專職大數(shù)據(jù)分析師之間的最大區(qū)別在于，通常不會期望您了解有關機器學習或深度學習概念的極其具體的細節(jié)。
但是，您將期望擁有能夠在其上進行構建的基本構建塊-包括Python，R或SQL，統(tǒng)計和概率基礎 以及 基本的機器學習概念。
Python和R
您應該具有腳本語言(最好是Python或R)的編程經(jīng)驗。如果您是Python程序員，則還應該對流行的庫(如Scikit-learn 和 Pandas)有基本的了解 。
（推薦教程：python教程）
您應該了解的內容： 您應該知道如何編寫基本功能，并對各種數(shù)據(jù)結構及其用途有基本的了解。您還應該了解Scikit-learn的基本(但仍必不可少)功能，例如test_train_split和StandardScaler。對于Pandas，您應該像使用SQL編寫查詢那樣舒適地操作DataFrame。
例如，您可能需要構建一個簡單的機器學習模型來預測產品的銷售數(shù)量。在這種情況下，如果您是Python用戶，那么了解Scikit-Learn庫將非常有用，因為它已經(jīng)提供了許多預構建的函數(shù)，例如上面提到的那些函數(shù)。
如何準備： 嘗試在Kaggle上進行大數(shù)據(jù)分析項目或在Interview Query上進行實地考察，以了解您可能需要完成哪些項目。
為了更好地了解Scikit-Learn，最好使用它構建一個簡單的機器學習模型，或者逐步完成其他人已經(jīng)完成的一些大數(shù)據(jù)分析項目。
（推薦微課：python3基礎微課）
最后，嘗試在Interview Query上練習Python問題，以了解他們可能會問您什么。
SQL
不會期望您在關系數(shù)據(jù)庫方面有太多的經(jīng)驗，但是至少，您應該了解SQL的工作方式。 如果您正在爭取大數(shù)據(jù)分析師的實習機會，那么您很可能會在擁有大量數(shù)據(jù)的公司工作。您將需要親自瀏覽這些數(shù)據(jù)來解決問題。
(推薦課程：SQL教程)
您應該了解的內容： 您應該能夠編寫基本查詢，并且應該知道如何使用SQL查詢來操縱數(shù)據(jù)。對于公司而言，將SQL納入其實際案例研究中非常普遍，因此，您必須非常了解SQL。
示例問題：
編寫一個SQL查詢以從Employee 表中獲取第二高的薪水 。例如，給定下面的Employee表，查詢應返回 200 作為第二高的薪水。如果沒有第二高的薪水，則查詢應返回 null 。
+ ---- + ---------- +
| ID | 薪金|
+ ---- + ---------- +
| 1 | 100 |
| 2 | 200 |
| 3 | 300 |
+ ---- + ---------- +
如何準備： 模式為學習基本SQL提供了很好的資源，可以在這里找到。此外，您還可以在線找到大量的SQL練習問題和練習案例研究。
(推薦微課：SQL微課)
統(tǒng)計與概率
您應該對基本統(tǒng)計數(shù)據(jù)和概率有所了解 。這些概念是大多數(shù)機器學習和大數(shù)據(jù)分析概念的基礎。同樣，許多要求大數(shù)據(jù)分析職位的面試問題都與統(tǒng)計有關。
您應該了解的內容： 您應該對基本概念有扎實的理解，包括但不限于概率基礎，概率分布，估計和假設檢驗。統(tǒng)計數(shù)據(jù)的一個非常普遍的應用是條件概率，例如，假設客戶購買了產品C，那么購買該產品B的概率是多少?
如何準備： 如果您對這些概念感到陌生，則可以利用許多免費資源，例如Khan Academy或Georgia Institute of Technology。
機器學習概念
雖然不希望您成為專家，但是您應該對基本的機器學習模型和概念有很好的了解 。如果職位描述表明您將要構建模型，則尤其如此。
您應該了解的內容： 這包括但不限于線性回歸，支持向量機和聚類之類的概念。理想情況下，您應該對這些概念有基本的了解，并了解何時適合使用各種機器學習方法。
例如，您可能需要對產品的價格點實施線性回歸以確定銷售數(shù)量。話雖如此，您將不需要生產或部署機器學習模型作為實習生。
領域知識
您應該對 所申請的領域具有 領域知識(如果沒有，則應該學習)。
例如，如果您要申請市場營銷部門的大數(shù)據(jù)分析職位，那么了解不同的營銷渠道(例如社交媒體，會員，電視)以及核心指標(例如LTV， CAC)。
大數(shù)據(jù)分析實習面試流程
同樣，面試過程最終取決于您所申請的公司。但是一般來說，大多數(shù)(如果不是全部)公司在面試過程中都有一些一般步驟，我將在下面進行解釋。
作為實習生， 最糟糕的事情是不對公司的工作進行研究 ，這是文化使命和價值觀。
初步篩選
通常，由公司的招聘人員或招聘經(jīng)理進行初步篩選(通常是電話篩選)。這樣做的目的是為了使受訪者更好地了解其角色，并使訪問者更好地了解受訪者。
您應該期望他們詢問您對這個職位和公司的興趣，為什么認為自己很合適，以及與您過去的經(jīng)歷有關的問題。在極少數(shù)情況下，您可能還會被問到一個或兩個簡單的技術問題。
面試官只是在確保您對公司真正感興趣，您是一個很好的溝通者，并且沒有提出任何危險信號。
帶回家的情況
對于現(xiàn)在的許多大數(shù)據(jù)分析實習，公司將要求您完成一項實戰(zhàn)挑戰(zhàn)。這意味著他們會給您一定的時間來完成他們給您的案例研究，這通常反映出您在實際角色中會遇到的問題。
這樣做是為了了解您如何解決問題(即思考過程)，以及您是否具有完成問題所需的基本知識。案例的示例包括 清理數(shù)據(jù)集 并 建立機器學習模型以做出給定的預測或查詢數(shù)據(jù)集并分析數(shù)據(jù)或兩者結合。
現(xiàn)場采訪
最后是現(xiàn)場采訪，可以包括一輪到多達六輪的采訪。這些面試由行為和技術面試問題組成。您可能還需要現(xiàn)場完成一輪案件。
當他們試圖確保您對成功擔任該角色所需的基本知識有深刻的了解時，他們還將評估您的行為動機，并最終評估您是否適合團隊或不。確保您處于最佳行為狀態(tài)，但不要忘記做自己!
面試問題
以下是您希望了解的一些面試問題的幾個示例：
1)什么是p值?
2)什么是正則化，它試圖解決什么問題?
3)您如何將年齡和收入之間的關系轉換成線性模型?
4)如果您有兩個相等重量的骰子，總和為4的概率是多少?
5)在整理和清理數(shù)據(jù)集時需要采取哪些步驟?
6)什么是交叉驗證，為什么有必要?
7)舉例說明在確定機器學習模型有效性時，準確性不是最佳指標。
8)INNER和OUTER JOIN有什么區(qū)別?
以上就是關于大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)分析實習生的面試經(jīng)驗題庫的相關介紹了，希望對大家有所幫助。
