数据分析简历中的五个坑你踩了吗?

作者: 数据蛙datafrog | 来源:发表于2020-05-23 18:07 被阅读0次

    最近在数据蛙的交流群中,有同学说最近工作不好找,连个面试都没有的,我一听不对哈,因为我每天都在和很多同学沟通,他们会把要面试的工作岗位要求给我来看,让我帮忙分析应该注意哪些面试点。所以就在群里要了同学简历,一看果然是不合格的,其他在面试中碰到问题的同学看到消息后,也陆陆续续发了简历,无独有偶,简历上出了大问题,第一关没有过去,那怎么会有面试通知呢!!!

    于是在当周的周日(2020.05.18)给大家进行了直播,来探讨简历问题,当时收集了15-20份的简历,加上以往修改的简历给大家总结了简历中5个常见的坑,并对这些有坑的简历给出了正确的简历写法;讲完简历之后又给大家聊了下业务方向、技术方向要求内容,最后聊到职业发展规划,从职业技能、影响力、投资能力三个方面进行了展开

    下面也给大家分享下,周日的直播内容,阅读路线如下:

    • 分析5份不合格简历
    • 如何应对数据分析面试
    • 个人职业发展战略

    一、简历中

    1.项目经验格式不规范

    大家在写数据分析的项目介绍时,一定要按照规范来进行,主要包括项目背景描述,这个能让面试管知道你做的是一份什么项目以及项目大小,另外就是责任描述,这个是让面试官知道你在这个项目中具体承担了哪些工作。下面一份不合格简历和合格简历的对照:

    2.无分析指标/分析方法

    关于项目中具体负责了哪些内容时,一定要写上自己搭建了数据指标体系、使用了xx 数据指标这样的,这是因为数据分析的工作就是通过指标来量化工作的;这里举一个例子,通过xx 工具处理xx 数据,得到xxx 数据指标,对xx 指标做持续的监控,协助运营对渠道进行优化,提高30% 的转化率等;看下自己有没有写过这样的项目经历:

    3.项目介绍冗余

    一起看下面的这个项目描述,其中关于背景部分太过于冗余了,基本把背景的细节部分都给介绍了的,其实没有必要,另外数据挖掘的流程也没有体现出来,最少要给面试官一个模型评估的结果啊


    4.多年工作经验全是开源项目

    还有个比较重要的事情,有转行的同学是在某个岗位做了有两年到三年的工作时间了,但是写的项目经验全是开源的简单案例;这个把自己的辛苦积攒的两到三年的工作经验全部抛弃掉,和应届生的简历一样,这个明显是不好的,应该采取的办法是多去研究下比较好的案例,然后思考自己在工作中有没有用到这些,或者说能不能融合工作中的内容和学习案例的项目


    不管是什么行业的项目,只要仔细去找,肯定是能找到的,比如知网可查到的医疗的项目,或者知乎上直接搜索"数据分析项目"


    5.数据挖掘案例流程不对

    在数据分析面试中,简历中有数据挖掘的案例,一般都是加分的内容,但是有个点,大家要明白的,简历中的使用的算法原理一定要清楚,并且数据挖掘的流程也是要能给面试管描述清楚的
    数据挖掘流程:
    1)判断回归预测还是分类预测
    2)数据处理
    3)描述统计
    4)特征工程处理
    5)模型选择
    6)模型评估
    7)模型解释

    二、如何应对数据分析面试

    1.数据分析-业务方向

    业务方向的数据分析,工作头衔对应有,业务分析、数据分析、运营分析、数据产品经理、可视化分析
    岗位要求:
    1.搭建数据分析体
    2.熟悉数据分析方法
    3.熟练梳理业务流程
    4.写数据分析报告
    5.熟练使用Excel、SQL、python基础操作即可,可对应数据蛙的基础班

    2.数据分析-技术方向

    技术方向的数据分析,对应工作头衔,数据分析、数据工程、ETL工程、BI工程师、数据挖掘工程师
    岗位要求:
    1.包含业务方向所有要求
    2.熟练使用Python、SQL、数据挖掘算法
    3.互联网公司在面试数据分析师的工作时具体会被问什么样的问题?

    3.两种求职方向公司需求

    业务方向:
    1)小公司运营人员或者产品经理会承担数据分析工作
    2)中上公司会要求有业务工作经验

    所以这里想下,一个刚毕业的小伙子去找业务方面的数据分析,是否是有优势呢?

    技术方向:
    1)中小公司都需要相关技术人员
    举例:获取10库中100表数据
    https://www.jianshu.com/p/aaacefea673b
    2)要求达到此案例即可:
    https://www.jianshu.com/p/3bccd0179ae7

    这里是有个建议的,如果大家刚开始学习的话,应该注重下数据处理、可视化的学习,这块也是和运营同学竞争时的优势

    三、个人职业发展战略

    这里要提下个人发展这个事情,有不少同学问我,做数据分析的发展路线是什么,什么职位对应什么薪资;这里大概说下,一般两年的技术人员拿到的薪资是在15K左右或高或少,接着就要不断的持续进行学习,只要是和数据相关的内容都是要陆续学习的,然后在3到5年的时候市场给的薪资一般都是25K左右5到10年时候大家面试的时候,这个看的不仅是技术能力,更多的是站在公司的层面提出对公司数据建设有效的方案,并且能够具有带团队的能力(切记这里说的年份是数据工作从业时间),对于薪资的话,冲刺30K去吧

    说完技术就要开始说下业务方面的数据分析了,业务分析往往是业务部门配合运营或者产品同学进行工作,这个是和技术大概是一样的,但往往薪资上可能会少一些的,这里有点要说下的,如果自己不能主动思考业务和为业务解决问题,往往就会沦落为一个导数的机器,必须要大胆的站出来,提出自己观点和建议,在领导面前来展示自己

    1.工作技能

    从校园进入社会的时候,最应该做的事情,选择行业大于平均行业增长速度的,熟练的去掌握一门技术来,然后让自己的经济上能够独立起来,并且随时间的积累,自己能够学习到更多,获得的薪资也是上升的

    2.影响力

    如果只是通过工作来获得想要收入的话,这还是不够的,因为一个人就是那那麽多的时间,单位时间的收入肯定是有限的,这时候思考的应该是如何把自己的时间销售很多份出来,在工作中大家可以考虑通过上升到管理岗位来做到这点;在工作之外,有个方便易行的方法,就是不断的输出优质的文章,然后反复的售卖文章。可能有同学感觉有些难度,其实一开始都是写不好的,但是多写慢慢就会变好;

    3.投资技能

    投资的本质就是用你的钱去帮你赚钱 —— 而钱这个东西,它是不休息的,它一年 365 天,每天 24 小时,在投资正确的前提下,它都在为你工作,这一点应该是我们之后重点学习的技能。下面是最近刚做的金融小生意,用钱来帮助自己挣钱

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