上周，我们就业班传来好消息，在职学员C同学跳槽转行成功，拿到了23k+六险一金 高薪offer，顺利入行数据分析。
为了更好地帮助学弟、学妹面试就业，c同学也给出了一些关于高薪就业的经验分享。
还有班级群【每日一题】压中面试真题，提前训练学生数据思维。
这里豆子班班也和大家系统聊一下高薪就业面试那点事，想要拿到高薪offer，除了具备足够的能力，面试准备中也有很多“套路”。
简历准备
首先是简历部分。
大家切忌简历太过花哨（容易扰乱HR）。
关键信息用1页呈现，可以包含的内容：个人信息、教育经历、实习经历、项目经历、社团证书及其他等。
这里重点聊一下项目经历（应届生同学可以类比实习/社团经历）。
1、要区分团队的工作和自己负责的工作部分2、每一段经历以要点罗列出来为佳3、给出明确的数字说明自己工作取得的成果
这样能够增加简历的可信度。
面试题型
其次，我们来看一下数据分析师面试会考到什么题型？
（以学姐面试了8家岗位为例）
1、简历相关问题
筛查简历可信度，评估综合素质
问题：在大学学过印象最深的一门课程？（应届生被问的比较多）你过去在哪段实习或项目经历让你收获最多？你在工作中遇到的最大困难是什么？怎么解决的？
2、岗位相关问题
了解你对岗位的了解和契合
问题：为什么选择这个岗位？/谈谈对这个岗位的认知？这个岗位需要哪些重要技能？过往经验中哪些素质和这个岗位匹配？这个岗位在公司能发挥什么价值？未来几年的职业规划？
3、专业问题
开放性问题，没有标准答案或计算结果
（以学姐23k面试岗为例）
问题：会哪些技能：python/SQL在数据分析方面的优势和劣势？懂分析：活动上线1周后产品销售额下降，会从哪些维度分析？有思路：要在当下比较火的短视频网站投放广告，你会怎么做？
复习知识点
最后，面试前需要系统复习哪些知识点？
在聊这个问题之前，我们可以先看一下数据分析JD，可以方便大家今后有目标的学习和准备。以网易为例
岗位信息来自于牛客（岗位1）
岗位2
岗位3
可以看出来，数据分析师是一个“熬经验”的岗位，会随着工作年限，工作经验的不断积累，逐渐向深度发展，需要掌握的工具和理论越来越多，当然薪资也会越来越高。
针对面试，这里想从 硬技能 和 软技能 两个方面来谈：
硬技能 豆子班班主要分为了统计学、python、SQL、机器学习这几种（面试最常被问到）。
1、统计学知识点：
描述统计值：均值、中位数、众数、方差、标准差；形态分析：偏度、峰值、折线图、直方图、盒式图、扇形图；数据的相关性：相关系数；概率分布：正态分布、卡方分布、t分布、F分布、中心极限定理、大数定律；假设检验：零假设和研究假设、抽样估计、统计显著性；
2、SQL知识点：
数据查询语言(DQL)：select, from, where数据操纵语言(DML)：insert, updata, delete数据定义语言(DDL)：create, alter, drop数据控制语言(DCL)：grant, revoke, commit, rollback, savepoint
3、python知识点：
python基础语法：数据类型、分支结构、循环结构、面向对象
numpy数据处理：数据读取与储存、随机数生成、线性代数
其他数据处理方法（因人而异）
4、机器学习
定义问题，明确评价指标获取数据查看并可视化数据，发现规律为机器学习算法准备数据，进行数据预处理选择模型进行训练，微调模型评估模型，给出最终解决方案
软技能 主要是自身综合素质的体现，面试时候主要从以下几点来考察：
软技能：
商业领域知识；
表达能力：复杂问题白话表达
计划方案的制定与落地
讲故事能力
团队合作能力
定义问题到解决问题的能力
总的来说，面试机会是很宝贵的，要珍惜每一次的面试邀约，提前做好充足准备，同时每次面试结束后要总结自己的表现，进行优劣势分析，切忌“玻璃心”。希望今天的分享对大家有帮助，也祝大家能够学习/面试顺利，找到一份心仪的工作。
作者：豆子班班
