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想成为一名成功的数据分析师,沟通技巧和你的数学能力一样重要

来源:启德教育  作者:Ivy  时间:2021-10-27 17:55:31


您可能拥有处理数据分析的技术能力,但这可能还不足以被录用。你还需要什么才能很好地完成面试呢?

第一,确保你可以对多种机器学习算法进行讨论;

第二,能够讨论预测模型中的“权衡偏差与方差”——以及你使用SQL对它都做些什么;

第三,能够讨论你已经解决的端到端数据科学或数据分析问题——问题是什么,你的解决方案是什么,以及你如何处理一路上遇到的障碍。


在进行职位面试时,面试官可能会寻找许多不同的东西。比如,会寻找应聘者的硬技能。给他们做一个练习,看看他们是如何做的,他们的思维方式如何,以及他们是否有所需要的数学背景。这主要适用于数据分析和数据科学。


然后面试官可能还会测试应聘者的沟通技巧。确实,数据分析师的角色,就像数据科学家一样,主要是技术性的,但对于这两个角色来说,解释项目的结果,甚至推动项目本身都需要一定的沟通能力。


沟通技巧涵盖了一系列因素。你是否具有设计感来创建可视化的能力?你能否和非技术同事顺畅交流?


之后,很重要的是,测试应聘者的态度。因为数据科学在不断发展,每年都会有新概念和新算法需要学习。好奇的态度是面试官所需要的。不要害怕说,“我不知道。我会研究它。”了解数据科学领域的一切是不可能的,因此积极的和谦逊的态度与好奇心相结合可能是面试官的理想型。


但态度并不是全部。面试官更希望看到你的硬技能:你是如何从头到尾完成构建数据项目的。


你不应该只写代码,你的代码应该有文字说明,用简洁的文字来解释你做了什么。代码可能会很长,如果没有正确的注释它,可能需要很长的时间来消化。没有面试官有时间来仔细研究你的代码。所以你必须能够解释你做了些什么。


你的作品集至少应该有两个使用不同算法的分类问题,以及两个使用不同算法的回归问题,所有这些问题都需要有适当的数据科学相关的工作流程。


在你的项目中所包含的数据集,你可以选择使用一些漂亮干净的数据集——但如果可以的话,至少尝试使用一个非常复杂(脏)和原始的数据集,这样你就可以展示你对缺失值所做的事情——你是否合理地填上了那些空白,是否将它们成功移除,或进行了其他操作。该如何找到项目中的数据?网上有许多开源的数据集可在线获取。


总结一下,硬技能必不可少,但请至少能够用语言表达你的研究结果,这和硬技能同样重要。


参考文章:

https://www.stitchdata.com/blog/career-in-data-analytics/


撰稿:Ivy


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