字节跳动面试官:会点Python就想拿Offer?

百家 作者:数据分析 2021-09-01 18:50:16 阅读:320
前阵子,后台有个留言给我看懵了,说数据分析都是 SQL boy/girl?取数机器人?
 

 
我怀疑这是个假“圈内人”,于是和他聊了几句,他还特意加了我的微信一顿吐槽。
 
这哥们儿是普通二本毕业,在一个互联网创业公司做数据分析,干了不到一年就想跳槽大厂,觉得已经把 SQL 玩得很溜,是个“能打”的数据分析师了。
 
 
裸辞之后投了一个月简历,还真收到了个大厂的面试邀请,一面之后不仅自我感觉良好,还嫌面试官问得问题不专业
 
这才有了他在我后台的留言,“觉得面试官没必要问项目问题”这种离谱发言。
 
我问他,那一面通过了吗?
 
他说,让他回家等通知,然后就没有然后了。
 
 
说实话,我就是他怼的那种面试官。
 
为什么数据分析面试一定要聊项目、聊业务,问成果?
 
数据分析,重在分析二字,对业务决策起关键性作用比如共享单车的投放策略、淘宝主页的“千人千面”,最基础的支撑就是背后强大的数据分析。
 
可为什么这哥们儿会天真的觉得数据分析就是取数机器?
 
其实这不是他一个人面临的问题,我经常能听到数分人的吐槽,觉得入职之前手推各种机器学习算法、公式,入职后就 SQL。
 
这大多是一些身处小公司,困于“打杂”的年轻人难以逾越的职场瓶颈,比如:
 
  • 没接触过完整的业务和大项目,觉得数据分析师会 SQL 就够了;
  • 天天忙着取数做表,就算有一身本领也使不出;
  • 由于不懂业务,只懂数据、不懂分析,做不出对业务有价值的分析
  • 数据分析的结果难以落地,不能真正辅助业务决策。
  • ......
 
简单来说,要么是平台不行,要么是自身能力欠缺。

但这也不是无解的,尤其在如今数据型人才紧缺的市场环境下,想要跳槽到大平台的机会非常多。

据中国商业联合会统计,在BAT等大企业的高薪职位里,60% 以上都在招数据型人才。

 △ 腾讯官网与“数据”相关的岗位需求高达4708个

不仅如此,数据分析干得好,职业发展是没有天花板的。

拿我认识的一些数据分析师来说,有的深入业务部门,当上了业务专家/总经理;有的已经开始带团队,往 CIO 方向发展。

不仅高薪,而且越老越吃香。


下面我总结了现在大厂对数据分析能力的要求,基本上包括以下几个方面(附学习资料):
 
一是数据分析技能:
 
如常见的 Excel、SQL、Python 三件套,可视化工具 Power BI ,数据平台神策、Tableau 等。
 
二是独到的分析思维和表达:
 
一套完整的数据分析方法论,知道有了数据怎么处理,出了异常如何排查,建立长效统计模型等。
 
三是深刻的业务认知:
 
既需要了解行业现状,又要抓住业务本质,能通过建模、算法等预测业务的走向,发现深层次的问题等。
 
 
要彻底掌握这几点,可能需要大量的数据拆解、丰富的实战演练......
 
但现实是,大部分人的工作都局限在小公司、小项目里,没接触过完整的业务。即使想学习提升,但脱离了实操的数据分析,只会让自己更加一头雾水。
 
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