面试阶段的错误是面试的时候的阻碍,也很可能让你与心仪的公司失之交臂,故而一个良好的面试思路和准备是十分必要的,小编就来列举面试时容易出现的三大问题。
一、没准备讨论的项目
把你自己的项目介绍放在公文包里可以帮助你更好地处理面试问题,比如“你会怎么做?”在这一点上,你可以给出你以前处理过的实际例子,而不是无缘无故地说出来。
更重要的是,通常你的直接领导会特别希望你有能力独立解决问题,因为与大数据相关的职位包括与项目管理相关的职责。您应该了解整个大数据的工作流程,并且知道如何将流程步骤拼接在一起。
如何避免这种问题呢?
提前准备主题,如数据清理、模型培训等。
形成自己的方法论,大数据是严格的,而不是随机的。
练习并描述你在实习、工作和课程中正在做的项目。
很多小伙伴,对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什么,学的时候,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习Qun:775908246,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系。
二、低估专业知识的价值
专业技能和机器学习知识是做好工作的先决条件。如果你想从竞争中脱颖而出,你还应该多学一些专业领域的知识,以便更好地将技能应用到专业领域。大数据从来都不是理想的。
如何避免这种问题呢?
如果你想申请银行的工作,学习基本的财务知识。
如果你想申请财富500强的一个决策职位,可以参考一些面试案例来了解公司的利润点。
如果你想申请一家初创公司,要了解公司的市场,并努力了解公司的核心竞争力。
在面试前采取主动。这当然不是错的。
三、忽略沟通技能的重要性
目前,在大多数企业中,与其他开发和分析团队相比,大数据团队仍然很小。因此,一个新的大数据职位的人通常跟随一个老员工,而数据科学家的工作环境通常是跨职能的。面试官希望看到你与不同技术职位和数学背景的沟通能力。
如何避免这种问题呢?
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尝试向非技术人员解释技术概念。例如,向你的朋友解释你最喜欢的算法。
在扩展阅读中准备一般面试问题的答案,并表达你的答案。