#软件开发2023笔面经# 前段时间投了4399数据分析方向,本来是15号晚上七点的笔试,忘记参加了顺延到了16号上午九点,内容比想象的多,有十个选择题,涉及面很广,数据结构问时间复杂度的,操作系统问概念的,计算机网络ip结构也问了,java代码也考了,10个选择题,我感觉还有点难,然后有简答题三个,编程题三个,职场题两个,一共两个小时。 简答题有说出代码错误的,写sql语句的,SQL优化的,呜呜
快手主站经营分析组 1.自我介绍 2.介绍你做的完整的ab实验项目(简历提到) 3.指标体系的搭建思路、拆分 4.有做过机器学习的项目吗 5.手写代码:求次日留存率 6.异动分析怎么分析 7.开放问题:投硬币,投几点给多少钱,你选择付多少钱投一次?如果可以无限次投,你选择付多少钱投一次呢?提示:每投一次硬币都是一次独立实验 ps:我感觉我基本上答出来了,就是不太顺畅,不太全,3.29面的,一周后官
一面 (4.7) 简历面,问了问项目和实习,聊了聊意向,对岗位的情况作介绍 二面(4.11) 问一些诸如过往经历中遇到的问题?如何解决的?项目团队中承担什么角色?怎么和团队协作的?之类的hr面会问的问题 4.17官网显示转推荐 一面的小姐姐感觉挺热情挺贴心的,面了有半小时; 二面感觉面试官全程没什么热情,问题都是走流程,面了十几分钟就结束了。#京东物流##数据分析#
4.21面试 1.自我介绍 2.sql:分组内播放最好视频 没写对,然后面试官还亲切地给我讲题了,仿佛在上课 3.经历深挖 4.抽牌算概率 5.费米:北京有多少个数据分析师 6.又考了个概率问题 总而言之,凉透了。让我算概率的时候脑子直接卡壳…… #数据人的面试交流地#
Serverless 适合用于事件驱动型应用,以及定时任务。今天,让我们来看看一个事件驱动的例子。 在之前的那篇《Serverless 应用开发指南:CRON 定时执行 Lambda 任务》中,我们介绍了如何调度的示例。 最初我想的是通过 Lambda + DynamoDB 来自定义数据格式,后来发现使用 Kinesis Streams 是一种更简单的方案。 Amazon Kinesis Stre
面试时间9.28 1. 自我介绍 2. 询问实习内容 3. sql问题,sql优化 4. 有没有学过java 5. 问了些数据结构问题 6. 对数据分析岗位怎么看 10.9询问说面试成绩比较靠前 10.19 拿到啦offer
爱玛 IT部-数据分析 面经 岗位名称:数据分析 时间线:9.28投递简历 10.19腾讯会议线上面试 面试流程: 大概10月13号吧,之前有个hr打电话问了相关的基础情况,比如工作base在天津,岗位是单休接不接受,按照学历定工资(双非硕7K+),实习期两个月要进车间学习等等,基本问完感觉还行就后面等着安排面试了。 面试就一轮技术面,面完就等待发offer或者池子。 面试总长30分钟,有4个人,
平安产险数据类笔试0901场 总共30道选择+2道问答题,总时长45分钟。 30道选择包括:经济学/SQL(不是常见的向题,会涉及到注入漏斗之类的)/概率论与数理统计/金融数学(年金、利率 剩余本金)/会计/机器学习 2道问答题都有点像是逻辑推理,比如给你几个条件,让你推断抽出的是哪三张牌 总体来说范围很广,难度我觉得不算小 #平安# #平安产险# #数据分析# #笔试# #24校招内推#
自我介绍 讲项目 怎么验证某一个结论 问学校经历,有什么成长 推不推荐加入学生会 如何看待00后整顿职场 逻辑题:9个球 有一个是最轻的,怎么在3次之内找到那个球 反问
秋招记录 1.自我介绍 2.简历深挖 讲了一个漏斗模型的构建/一个排查问题(类似归因) 3.SQL 1.groupby /case when 打标 2.留存率 (在每日观看次数不同的前提下,我没理解如何分类,最后没写出来) 4.业务场景 1.游戏类观看大幅下降怎么分析 背了一些归因分析的模板 2.游戏视频供需关系衡量指标(这块完全不懂) 感觉不是很难,但是一边实习一边准备我有点基础忘光了
开局问业务:小桔能源-加油决策中心-数据分析 1、自我介绍 2、问tx实习里的tapd是什么 3、结合tx实习问MECE法则分析的思路 4、问MAU指标拆解的过程和逻辑 5、问实习中是怎么做数据清洗的 6、问懂不懂ETL? 7、提问,滴滴,比如说7月份它的一个用户的D a u下降30%,你看你会怎么去分析? 8、问机器学习模型 9、问k均值算法,k怎么确定 10、sql题,一个打车订单表: (1)
一面 (30min): 介绍一下在滴滴的实习 介绍一下做的数据基建的项目 机器学习项目自己是什么角色 是否对接了业务方 组里除了你是否还有别的专门负责数据的人员 你说你是小说发烧友,平时喜欢看什么类型的小说 说一下你使用掌阅、起点和🍅小说的不同感受 你认为掌阅app还有什么可以改进的 是否可以提前实习 反问: 数据岗的地位:业务核心 还可以去了解些什么:提前了解一些用户增长知识 二面(纯聊天,2
下午一面,能得到这个机会还是很惊喜的,但感觉自己大概率过不了,没有过实习,机器学习半吊子水平,就当做和面试官聊天吧,增长一点见识为以后去中小厂做准备,希望能和面试官好好聊聊 凉面分享 两个面试官(一个偏技术一个偏hr?),面试前10分钟蓝牙耳机出了问题,迫不得已用打游戏的头戴式耳机去面试了,md回头才发现全是杂音,面完感觉凉透了(大概时长30分钟) 自我介绍 技术相关面试(好像我菜了,没多的东西能
主要内容:1.数据仓库概述,2.数据仓库建模概述,3.维度建模理论之事实表,4.维度建模理论之维度表,5.数据仓库设计1.数据仓库概述 1.1 数据仓库概念 数据仓库是一个为数据分析而设计的企业级数据管理系统。数据仓库可集中、整合多个信息源的大量数据,借助数据仓库的分析能力,企业可从数据中获得宝贵的信息进而改进决策。同时,随着时间的推移,数据仓库中积累的大量历史数据对于数据科学家和业务分析师也是十分宝贵的。 1.2 数据仓库核心架构 2.数据仓库建模概述 2.1 数据仓库建模的意义 数据模型就是
自我介绍 五个sql题 两个概率论题 做完已经麻了。。 挖了一下简历,然后就凉了。。。