业界分享 | 数据科学家工作融入及面试技巧

本次活动邀请到的嘉宾是王大禹老师，王老师在AI领域有近20年的研究、开发、应用经验，研究方向包括自然语言处理、机器学习、信息检索、知识图谱、用户画像等。曾任美非能源有限公司董事副总裁、微软亚太研发集团产品经理等。现任新浪微博产品专家。

王老师从分享分为两个部分，分别是数据科学家工作的落地与融入，结合国际知识和中国实践进行分享；二是数据科学家工作面试技巧。

关于数据科学家工作的落地和融入，王老师从四个方面讲解，分别是如何判断一个公司的管理水平，二是在宏观上数据团队提供什么，第三是如何判断公司内部数据团队的地位和发展趋势，第四是在微观上，数据科学家的工作集成。在讲到关于项目管理时，以项目管理为例，计划、执行、评估分为三步，计划有没有列出来，需要向直属领导或者上级领导申报同意后方可执行，执行就是指过程，过程一般就是考验自己的基础知识和技术功底，最后就是评估，一个项目的评估比执行还重要，评估是来反馈自己的工作是否有意义，在具备国际知识的前提下了解中国实践，才能做好本职的工作。

另外还谈到数据分析与部门之间的联系，其中最核心的是数据科学，其次是IT架构，最后是领域知识，领域知识是指行业的其他知识，比如一外卖行业，一端是客户另一端是产品端，运营往往是需求方，做运营的是最需要数据。

最后还谈到数据分析师未来发展趋势，指出中国目前可能出现的是CDO，注意不同公司架构不同，岗位也不一样，如果一个公司有CDO的岗位就是一个比较完整的数据分析公司，也是一个比较完整的数据分析团队，值得工作。

第二部分关于数据科学家的面试技巧，更多的是结合自身的工作经验和履历来讲解的，比如说用专业的方式描述经历和项目，技术上注意非结构化领域知识，非技术上注意沟通和teamwork，最后一点是谦虚专业的工作态度激情和社会责任。

现场37期就业班全体学员聆听了讲座，讲解结束和大家纷纷提问，从面试公司的选择到就业简历的填写投递，从工作中数据的抓取到结果的呈现，从面试的着装到试用期的工作状态一一问答，王老师都给予了耐心的解答。

CDA数据分析就业班针对时间充裕、零基础的专科、本科在校生，以及待业、期待从事数据分析的工作人员提供3个月全脱产集训，毕业推荐相关工作单位。CDA数据分析就业班每期至少十位以上相关领域专家授课，以CDA数据分析师标准大纲要求，从数据库管理——统计理论方法——数据分析主要软件应用（如：Excel、SAS、SPSS、Python、R等）——数据挖掘算法模型，一整套数据分析流程技术进行系统讲解。还将从金融、医药、保险、电商、零售、房地产等行业需求出发，使用实际案例手把手将数据分析技术传授给学员，使CDA就业班课程更符合就业要求，达到企业用人标准，快速在大数据时代找准工作定位。学员毕业要求能够独立完成商业数据分析项目。

原文发布时间为：2018-11-1

本文来自云栖社区合作伙伴“CDA数据分析师”，了解相关信息可以关注“CDA数据分析师”。

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