面试数据分析师岗位要注意的几点
在数据分析行业摸爬滚打了些年成。将面试数据分析岗位前期的准备工作需要注意哪些要点，帮大家整理一下，希望对加入数据分析行业的小伙伴有帮助
⑴ 不要轻易裸辞
虽然跳槽需要决心，但是也不要完全不给自己留一条后路，这样会让自己从一个坑陷入到另一个坑中去。
不要轻易裸辞的初衷是希望你有一颗平和的心态去寻找到中意的公司，而不是由于急迫去随意选择一家不符合自己职业规划的企业。
一般来说，当你想找一份大企业的工作，如果面试顺利的话，一般整个流程少则3周，多则1个月。所以，如果你完全处于裸辞的状态，这种未知等待的煎熬可想而知。
⑵ 调节焦虑情绪
人之所以会焦虑，是因为对所期望事物的未知和无助。而一旦陷入这种情绪，会让你精神缺乏斗志，包括对面试的筹备。
所以，在我的不断尝试之下，我认为预防焦虑最好的方法有两步，第一是尽全力去筹备踏实，第二是把结果看淡一些，这样还显得大方得多。
就像你很渴望去应聘上一家企业，认为如果应聘上了会对你的人生轨迹产生多大的改变，相反则认为人生黯然无色。如果说是这样的话，你整个面试前期很难集中精力去筹备，整个面试期间会显得唯唯诺诺，整个面试后期会变得患得患失。
⑶ 懂得如何筹备
不出意外，任何一个环节的面试，都离不开这5个知识面，具体如下所示：
① 自我介绍
花半个小时，用心去给自己写一份1~2分钟的自我介绍，这是一个良好的开端，但是很多人却忽视了。
② 项目介绍
很多人做了不少项目，也做了不少有价值的项目，但是却不会懂得表达和展示。所以对于项目介绍，同样需要针对性去练习，包括项目背景、实践方案、技术范围、项目难点和项目价值。
当然，这整个介绍还能间接性反映你对于项目本身的参与程度，这才是核心。
③ 基础技术
一般在简历内容介绍完毕后，都会针对性问一些基础性的知识点，就像："为什么朴素贝叶斯被称为朴素？"、"随机森林中的随机指什么？"，等等。
当然，大家都知道围绕着算法相关的知识点实在是太多，你与面试官必然会存在信息不对称的情况，所以你在筹备基础知识时，最好围绕着项目中所涉及的相关技术去扩展性准备，如果被问到自己模棱两可、一无所知的，最好就直接表达不太熟悉。
④ 案例扩展
所谓的案例扩展，指的是面试官会结合他公司的业务场景、项目经历去考你一些案例，让你开放性去给出一定的技术和业务的解决方案。
就比如："如何防止跨国际业务的信用卡欺诈？"、"如果设计一套流量漏斗分析？"、"如果规划一套用户标签体系？"，等等。
这样的题目往往是对应聘者综合能力的考察，如果缺乏大量相关的实战经历，一般来说都会挺有难度的。不过，由于每个公司的业务方向不一致，你也不必追求所有项目都深入做过，但是你可以针对性去筹备一下。
而如何去针对性筹备，你可以了解一下以往面试者的经历，寻找一些方向点，这种相对还是很靠谱的，八九不离十。
⑤ 开放问答
这个环节就是一些个人职业、性格和生活的问题了，就比如："你离职的原因？"、"你的职业规划？"、"你的性格优缺点？"，等等。
看似比较简单，但是我建议大家都用心去准备一下。毕竟每个企业的文化价值观不一致，而且越是大的企业，HR面试的环节会越严格，也会有一定比例的淘汰率。
因此，短短40多分钟的面试，几乎离不开这些问题，希望大家也能够引起重视，未雨绸缪去准备。
⑷ 跳槽懂得低调
其实我不太愿意去谈这个话题，毕竟人各有志，工作缘分一场，跳槽也很正常。但如果当你遇到一些比较刁难的领导时，或者你们日常相处就有矛盾的话，这时候我建议你低调一些去应聘求职。
不知道大家有没有了解，其实你所登录的一些招聘网站，不管是简历更新、简历投递、甚至是日常登录，对于自己公司的HR而言，几乎都是透明的，所以个人隐私很难得到保障。
如果不想引起不必要的麻烦的话，我建议大家优先走内推流程、其次再考虑猎头，这两种形式相对来说会低调很多。
当然，你日常的工作和求职也不应该产生冲突，毕竟你现阶段还没辞职，你依然有自己的本质工作，所以也最好善始善终。
⑸ 总结
大体就是这些内容，绝大多数人都很难摆脱资本主义的剥削，所以请用心去筹备面试，给自己一个美好的未来。愿大家在数据分析行业都能找到自己的发展定位。
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