Offer分享
学校：美国TOP 30大学
成果：斩获字节跳动数据分析Intern职位
使用课程：职图VIP项目
学员故事
刚拿到字节跳动数据分析实习Offer的职图学员给我们分享了她准备面试的心得和个人用的学习资料。同学本人不是Data Science或者Business Analytics专业，最终依靠自己的努力和职图的协作拿下了心仪的大厂实习Offer。想要转型，还在找暑假实习，数据分析、机器学习方面求职的同学可以参考一下这位同学的学习准备过程！
因为学员人在纽约上学，在找国内的暑假实习的过程中经历了半夜等电话、面试、笔试的重重考验。在3月初网申投递了字节跳动数据分析岗后，学员经历了三轮面试：HR，技术一面，技术二面，并成功在4月初成功拿下这份大厂实习Offer！以下是同学对于她字节跳动数据分析岗的面试经验分享：
“一开始我以为是偏产品的数据分析，准备了很多关于产品调研分析之类，但是一个没用上哈哈哈哈。感觉面试官很Nice，很耐心，对于你的问题都会有很详细的解答，你回答不全面的问题，也会深入的补充，总之面试感觉十分Nice。对职位的含金量充满好感。🤐对于知识的掌握主要是Python，数据库，机器学习，统计学，用户模型以及衍生。需要准备的问题是：
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1. 实习经历揉的很碎，这个肯定要准备的，碎到具体的业务指标，为什么选择这样的指标，为什么重要？
2. Python 算***在基本的难度上增加难度，重点看思维能力，当时我好像是二进制位的题。
3.SQL 实现，一定要熟练窗口函数，lead，leg，row_number， partition by 这种。我的2题具体是啥忘了，但是 类似于 SQL，表user_time中字段是user_id ， time（用户访问时间），求每个用户相邻两次浏览时间之差小于三分钟的次数。要分清楚排序1123 和 113 实现的区别。掌握这种思路基本就可以应对了。
4.数据库索引问题
5. 关系型和非关系型数据库的理解区别，最好从好几个方面。
6. 机器学习：支持向量机，贝叶斯，树模型之类的等 (要会怎么用准确的语言论述这个算法，程度就取决于自己了，平时方法我手动有试着推导一些原理，有助于全方位理解算法的适用性局限性)
7. 统计学！计算样本样的公式方法，假设检验，错误类型要了解的比较透彻，滑动平均之类的。
8. 时间序列，Arima模型的讲解
9. 金融杜邦分析（我也不知道咋问到哈哈，可能我有金融的学习和实习在简历上）
10.tableau可视化
11.数据埋点的理解
12.剩下的就是 你最好了解一下Hive，Map Reduce，用户模型之类，BI Tool，指标体系搭建（好像也是他们平时要实践的）等吧 。可能还有些细节 时间太久，我有点忘了，给我推荐了书：😃黑客增长，精益数据分析（楼主已看哈哈，要去互联网，这是基础必备了吧）。”
这位学员专门整理了她在申请和面试过程中的独家学习资料并分享给了职图的老师。职图的其它学员可以在求职论坛上Data Science板块下查看学员的数据分析学习资料分享，拥有职图集训营年卡的同学可以获得相关课程资料。
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